元数据

元数据是用来描述数据的数据(Data that describes other data)。

下面是契诃夫的小说《套中人》中的一段,描写一个叫做瓦莲卡的女子:

(她)年纪已经不轻,三十岁上下,个子高挑,身材匀称,黑黑的眉毛,红红的脸蛋--一句话,不是姑娘,
而是果冻,她那样活跃,吵吵嚷嚷,不停地哼着小俄罗斯的抒情歌曲,
高声大笑,动不动就发出一连串响亮的笑声:哈,哈,哈!
这段话里提供了这样几个信息:年龄(三十岁上下)、身高(个子高挑)、相貌(身材匀称,黑黑的眉毛,红红的脸蛋)、
性格(活跃,吵吵嚷嚷,不停地哼着小俄罗斯的抒情歌曲,高声大笑)。
有了这些信息,我们就可以大致想像出瓦莲卡是个什么样的人。推而广之,只要提供这几类的信息,
我们也可以推测出其他人的样子。

这个例子中的"年龄"、"身高"、"相貌"、"性格",就是元数据,
因为它们是用来描述具体数据/信息的数据/信息。

当然,这几个元数据用来刻画个人状况还不够精确。
我们每个人从小到大,都填过《个人情况登记表》之类的东西吧,
其中包括姓名、性别、民族、政治面貌、一寸照片、学历、职称等等......这一套元数据才算比较完备。

在日常生活中,元数据无所不在。有一类事物,就可以定义一套元数据。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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