A Hopfield Neural Network Algorithm for Automatic Name Placement for Point Feature

This paper presents a method of adding label to the map especially for the point feature. This method overcomes the shortcoming of traditional methods, e.g. Conflict\|Backtracking method. Its kernel algorithm use the hopfield neural network to find the best label position for point feature. The experimental results proves that this algorithm has good permanence and high speed.

基于遗传算法的点状要素注记的整体最优配置

提出了一种点状要素自动注记的整体最优解的解决方案 ,其核心算法采用具有全局搜索特性的遗传算法 ,可以获取点状要素注记配置的 (近似 )

地图注记自动配置规则及其实现策略

在分析自动注记与手工注记差异的基础上，探讨了确定自动注记原则要考虑的因素，提出了一种适合小比例尺地图注记自动配置的方案，介绍了此方案的实现策略。

用数学形态学自动快速寻找地图注记位置

提出利用数学形态学并行算子——侵蚀和扩张来实现寻找地图注记位置。在获取了描述地图要素的栅格数据以后,按照制图要求构造"结构元素"。这种方法可以处理任何不规则多边形以及注记内容相互压盖现象。文中还提出多边形区域的"近似形心点"概念,用以确定注记位置。