及誤差協方差矩陣P的作用分析及離線處理（21分鐘，有程序） 18、KF11_卡爾曼濾波論文寫作需要的幾個數量指標及進一步擴展（17分鐘） 第五章 ?卡爾曼濾波在定位和視頻跟蹤與估計實際信號等方面的應用 19、KF12_基于卡爾曼濾波方法分析簡化的GPS定位問題（42分鐘，有程序） 20、KF13_1KF方法分析自由下落球體視頻圖像問題的系統模型（33分鐘） 21、KF13_2視頻圖像的球體特征識別方法與

主要內容包括：視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，循環神經網絡(RNN)算法基本概念、理論及實例步驟，原始流行程序RNN.m詳解及可加可改問題，改進自適應學習率RAdam與新優RNN程序詳解，新優RNN程序可改建議及不同學習率對比與通用模板，股票預測問題用RNN求解與RNN函數關系式寫法，RNN算法對意大利葡萄酒特征數據進行識別分類及圖像識別分類。全部提供MATLAB代碼程序和PPT課件。

5.無需設置參數，可自動識別特征并創建參數。