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TensorFlow实现人脸识别(5)-------利用训练好的模型实时进行人脸检测具体解释参考：http://blog.csdn.net/yunge812/article/details/79447584

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本文针对我国人口增长中出现的新特点，建立了两个符合实际情况的预测模型。模型一：基于Logistic 模型，建立了含市、镇、乡人口相互流动关系的微分方程模型，求得全国总人口数在短期内将持续增长，到2010 年、2020 年分别为13.59 亿和14.44亿，具有较好的中短期预测效果。模型二：从年龄转移与总和生育率出发，建立了离散型人口发展模型。1. 针对性别比例，引入女性比例转移矩阵，利用计算机进行随机模拟，建立起动态的女性比例转移矩阵；2. 针对人口迁移，引入人口迁移率矩阵，将迁移率标准化后利用平均迁移率实现了对迁移人数的预测；3. 针对死亡率，利用分段加权法估计其随时间的变

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本科毕业设计，论文，word版摘 要 目前，由于PID具有结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温的被控对象是一个大惯性大迟延非线性且对象变化的系统。常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次

针对人脸检测问题中快速性与准确性难以同时满足的情况，提出了一种将肤色和脸部特征相结合的方法来检测人脸。由于通过基于肤色的算法能快速定位出人脸大致位置，因而检测速度能达到实时的要求；同时利用脸部特征进一步细检，可保证检测的精确性。

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