1) Point Cluster Selection
点群目标选取
1.
Point Cluster Selection Based on Genetic AlgorithmsBased on analyzing the existing models of point cluster selectio.
论述了作者利用遗传算法对自动制图综合中点群目标选取，线要素化简，注记配置，道路网综合等几个方面的研究，结合综合的各自不同目的和要求，作者建立了以下几种基于遗传算法的制图综合模型： 1。
2) object selection
目标选取
1.
Aimed at the problems of road object selection at any unknown scale,the existing methods of object selection are integrated and extended in the paper,and a new object interpolation method is proposed,which reflects the inheritable and transferable characterization of related information among multi-scale representation objects,as well as takes the attribute effects into account.
针对任意未知比例尺下路网表达目标派生时的目标选取问题,集成现有方法并进行拓展,提出体现多尺度表达目标间关联信息的传递和继承特性、顾及路网多尺度表达属性影响的目标“内插”方法。
3) Heading Selection
标目选取
5) pointwise target extraction
目标点提取
6) Multi-objective Evaluated Selection
多目标评估选取
补充资料：点目标
导弹核武器打击的幅员较小的陆地或水域目标。它的幅员大小是与核弹毁伤半径比较而言的。目标半径(最大长度的一半)与核弹毁伤半径之比不超过1/5者，都可视为点目标。抗超压强度较高的点目标称为硬点目标，如地下军事指挥中心、导弹发射井。无防护或抗超压强度较低的点目标，称为软点目标，如地面厂房。
在计算点目标的毁伤概率或生存概率时，点目标的幅员可略去不计，当成具有一定抗超压强度的几何点。核弹头对点目标的毁伤半径,可根据核弹威力（以TNT当量表示）、爆炸高度及目标的抗超压强度，用公式算出或在专用图表中查出。当弹头爆炸点（爆心投影点）位于以点目标为中心,以毁伤半径为半径的圆形区域时,即认为点目标被毁。因此，对点目标的毁伤概率，就是爆炸点位于该圆域的概率。爆炸点在目标平面上的散布规律服从正态分布。其散布指标可用圆概率误差 (以平均弹着点为中心的半数必中圆──弹着概率为50％的圆的半径)来表示。为了达到同样的毁伤概率和精度提高1倍的效果，如果只靠增加弹头数量来实现,发数需增至4倍；如果只靠增大弹头当量来实现,当量需增至8倍。由此可见，为了提高对点目标的毁伤能力，提高精度最为有效，增加弹头数量次之，加大弹头当量又次之。因此，美、苏在改进其导弹核武器技术时，始终把提高制导精度与多弹头技术放在优先地位。
在计算点目标的毁伤概率或生存概率时，点目标的幅员可略去不计，当成具有一定抗超压强度的几何点。核弹头对点目标的毁伤半径,可根据核弹威力（以TNT当量表示）、爆炸高度及目标的抗超压强度，用公式算出或在专用图表中查出。当弹头爆炸点（爆心投影点）位于以点目标为中心,以毁伤半径为半径的圆形区域时,即认为点目标被毁。因此，对点目标的毁伤概率，就是爆炸点位于该圆域的概率。爆炸点在目标平面上的散布规律服从正态分布。其散布指标可用圆概率误差 (以平均弹着点为中心的半数必中圆──弹着概率为50％的圆的半径)来表示。为了达到同样的毁伤概率和精度提高1倍的效果，如果只靠增加弹头数量来实现,发数需增至4倍；如果只靠增大弹头当量来实现,当量需增至8倍。由此可见，为了提高对点目标的毁伤能力，提高精度最为有效，增加弹头数量次之，加大弹头当量又次之。因此，美、苏在改进其导弹核武器技术时，始终把提高制导精度与多弹头技术放在优先地位。
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参考词条