Ramesh Sharda，俄克拉何马州立大学的一位信息学家在Stillwater，训练一个人工神经网络认可从拍击声的成功的电影与高准确度。 我们看结果。

数据包括了834部电影被发行在1998年和2002年之间。 系统排列了在范围从“拍击声的” 9个类别的电影(总取得少于$1百万)对“巨型炸弹” ($200百万)。

训练的神经网络能预言与37%准确性的准确类别。 然而它可能预言类别正确在一类别或者边之内(+/- 1)与75%准确性。 链接

他发现辨认等第的关键系数是：

  • “星价值”的塑象
  • 电影的年龄规定值
  • 发行的时期反对那的竞争电影
  • 影片的风格
  • 程度特技效果使用了
  • 是否它是续集
  • 屏幕的数量预计打开

它不极大包括剧情或作者。 什么是有趣是巨型炸弹可以现在被创造在要求时，并且您能继续不足支付作者，当损坏“担任主角”时。

我认为实验将是非常容易为宝莱坞影城或Tollywood电影再生产。