遥感图像分类是图像分析的重要步骤,其中分类后精度评定是判定图像分类效果的主要依据。目前,面向对象分类的精度评定常采用随机验证点作为评定参数,这样容易造成评定的分类结果精度不高。提出基于规则验证点的面向对象的分类精度评价方法,在使用支持向量机、CART(classification and regression tree)决策树和K最近邻进行分类的基础上,分别采用基于规则验证点和随机验证点的方法对分类结果进行精度评定。实验结果表明,所提出的方法比传统的基于随机验证点的方法得到的分类精度更高。三种分类方法在规则验证点下的最优总体分类精度分别达到了87.92%、91.94%和94.63%,均优于基于随机验证点的方法的精度评定结果。

杰宝2 Jobtickets 引擎 - 基于规则/面向对象

1． 根据动物识别系统的规则建立合理的数据结构或数据库来表示知识。 2． 利用所选开发语言来建立推理过程。 3． 利用控制台或者图形界面给出合理的交互接口，实现基本演示功能。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为，。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。

梳理了基于规则的分类器中关于foil信息增益的实际操作流程

战舰 战舰游戏，允许本地多人游戏和人机对战模式。 Machine实现了基于规则的枚举算法，以找到游戏板的凸最优解。

：实体关系抽取是指从无结构的自然语言文本中抽取实体之间的语义关系，并以结构化的形式表示出 来。传统的实体关系抽取方法只注重一种特定类型的数据源，并需要标注大量的训练数据来训练抽取模型，人工成本高。因此提出了一种综合多种数据源，并结合规则推理引擎的实体关系抽取方法，准确地说就是综 合结构化和非结构化两种数据源，在结构化数据提供少量种子的情况下用规则推理引擎推理出更多的实体关 系。然后使用远程监督学习方法从无结构的文本中抽取实体关系，通过多次迭代获得最终的实体关系。实验 结果证明了该方法的有效性。

并联式混合动力汽车基于规则的控制策略模型

幽门螺杆菌 基于规则的访问控制模块。 这是受政策启发的。 版本号 3.0.0 -添加Hapi17支持 2.3.0能够使用RegExp匹配目标值。 能够将字段匹配到字段。 （将更新为3.0.0 ） 2.2.0定制的错误响应 2.1.0使用用户定义的数据检索进行目标匹配。 目标键上的嵌套属性。 2.0.0简化目标（将更新为2.0.0 ） 1.3.0使用更多数据进行目标匹配 1.2.0现在可以进行全局默认配置 1.1.0新增了动态检索路由策略的功能 1.0.0从此版本开始，仅支持节点^4.0和hapi ^12.0.0 。 所有功能和语法保持不变。 如何使用它 一，安装 npm install --save hapi-rbac 然后，将该模块导入您的hapi服务器实例中。 async ( ) => { try { await server . register (

人工智能的三大基本技术之一：知识表示方法介绍，例如产生式、语义网络、基于框架、基于脚本等