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用于计算系统状态的卡尔曼最优增益和最小均方误差 (MMSE) 估计的代码。 一阶和二阶模型的示例。 可轻松适应其他系统和输入，非常适合学习应用。

正文之前 前阵子做了个《人工智能》 的课程作业，然后写了个人工智障。。。大概就是个可以跟你下五子棋的傻儿子。。。下面是代码和效果 正文 1、 摘要 机器博弈是人工智能领域的重要分支，它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主，已经得到解决的棋类游戏，几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题，借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而，博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类，其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大，所以我们需要添加约束，并且采用合理的算法进行优化。 五子棋问题是人工

关于聚类算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法

本篇文章主要介绍了用node和express连接mysql实现登录注册的实现代码，具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下

Java 实现的三次样条插值代码。。。。。。。。。。。。

贪吃蛇是款经典游戏，本文将带你一步步用python语言实现一个贪吃蛇小游戏，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

针对Camshift跟踪算法无法适应目标的高速运动、背景复杂和遮挡的情况，提出了一种改进算法。将Kim算法和卡尔曼滤波状态预测引入，用Kim算法提取运动目标区域信息，根据以往目标位置点的信息对当前帧中目标的可能位置预测，解决了传统Camshift算法的一些局限。实验表明改进算法在目标高速运动、遮挡情况下，仍能进行有效跟踪。

提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法。该算法假设系统过程噪声方差和量测噪声方差之间存在的函数关系已知,两种噪声方差随着时间变化且均未知。先令当前时刻的过程噪声方差等于前一时刻的过程噪声方差,通过变分贝叶斯近似的方法,在卡尔曼滤波框架下迭代求解当前时刻的量测噪声方差和状态估计,再利用假设中的函数关系获得新的过程噪声方差。对上述过程多次迭代,最终获得状态估计及协方差。仿真实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度;在假设条件不 确知的情况下仍具有较强的鲁棒性。