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。

规则 (node.js) 一个微小的规则框架，可用于验证任何值，通过创建规则/模式对象或将验证应用于单个值。 在这两种情况下都使用流畅的界面。 样品 架构 您创建一个对象来声明要应用的规则/不变量（类似于模式）。 流畅的界面可以轻松地为每个属性指定不变量： var nameRules = { first : mustBe ( ) . populated ( ) . string ( { minLength : 5 , maxLength : 20 } ) , [ 1 ] second : mustBe ( ) . populated ( ) . string ( { minLength : 5 , maxLength : 20 } ) , } var personRules = { name : nameRules , weight :

在chrome浏览器中启动扩展，输入xpath规则即可验证是否匹配到网页元素

主要介绍了query validate添加自定义验证规则,可以验证邮箱、邮政编码等，看代码参考使用

安全验证组件.zip包含滑块验证、无规则验证码、拼图验证的组件代码，只需下载拷贝进项目，引用使用即可。