为了能够使卷积神经网络算法识别精度及收敛速度得到提高,就提出了基于特征提取及回归分类的卷积神经网络图像识别双重优化模型,有效优化卷积及全连接过程,并且对比局部优化算法,对各个算法识别率及收敛速度差异进行分析.之后进行实验,通过实验结果表示双重优化模型能够使卷积神经网络识别精度及收敛速度得到提高.
链动2+1模式机制：
一、两个身份角色：（代理，老板）用户任意消费499，即可成为代理(产品自选，不指定)
二、五个奖励：直推奖100元，见单奖200元，平级奖10%，帮扶奖20%，分红奖
①直推奖：推荐一个代理消费获得的直推分佣奖励。（比如A代理推荐B用户，B用户去下单，A代理就可以获得100元直推奖励）。
②见单奖：推荐一个代理消费获得的见单奖励。（比如A老板推荐B代理，B代理推荐C用户，C用户去下单，A老板就可以获得200元见单奖励）。
③平级奖：老板与老板之间两者身份一致的时候，平台额外补贴给上级老板的奖励。（A老板扶持出了下级B也成为老板，此时A.B是平级身份，那A可获得B收益的平级奖，如：B老板直推了个代理获得300收益，平台设置的平级奖励为10%，那么A就能获得30元平级奖励）。
④帮扶奖：1、完成平台设置的提现任务（推荐2人成为老板，团队下需要“N”个代理，后才可解锁收益，没有达成每次只能解锁80%收益，剩下20%冻结成基金，完成任务之后才可解锁）（只需要完成一次即可）
⑤分红奖：设置门槛升级团队长身份V1、V2、V3，每个身份拥有独立的奖金池，按人头平分收益
举例：分红奖总佣金为100元，V1奖金池20%，V2奖金池30%，V3奖金池50%，且达到V1身份人数1，V2身份人数5，V3身份10，则：
V1奖金池1人，直接获得：100X20%=20元
V2奖金池5人，每人获得：100X30%÷5=6元
V3奖金池10人，每人获得：100X50%÷10=5元
另外针对商城的区域奖励身份（省市区），也可以分奖金池，按人头平分。
随着社会经济的日益发展,各类工作都无法缺少机械技术的支持,并慢慢向着自动化方向发展,智能技术作为管理和控制领域中*先进的技术,将其用于电气自动化控制系统中,能大大提升系统智能化水平和运行效率.本文以智能技术为研究对象,探讨将其用在电气自动化控制系统的具体策略,以期为类似研究提供参考.
