2017考研专业：模式识别与智能系统
(3078)《模式识别与智能系统》专业综合
（3078）《模式识别与智能系统》专业综合
考试内容：
包括以下三门课程（三门课程内容选做2门）：
一、图像处理与图像识别：
1. 数字图像的基本概念；
2. 数字图像处理的基本方法；
3. 图像模式识别的基本原理和方法；
4. 图像和视频信息压缩的基本概念和原理。
二、密码学
1.密码学的基本概念；
2.分组密码中，DES、IDEA、NSSD算法；
3.公钥密码体制中，背包公钥密码、RSA、拉宾算法和基本的数论知识；
4.利用线性反馈移位寄存器的密码反馈原理；
5.数字签名、Hash函数、安全协议。
三、TCP/IP协议
1.熟悉TCP/IP所涉及的各种物理网络技术；
2.掌握TCP/IP族各层主要协议；
3.掌握TCP/IP中的路由协议及其常用算法；
4.掌握基于流行操作系统平台上的TCP/IP联网及应用方法；
5.熟悉基于socket机制和客户服务器模型的编程；
6.熟悉TCP/IP高层协议及其应用；
7.理解TCP/IP的层次结构思想。
参考书目：
1.《数字图像处理》，朱志刚等译；
2.科学出版社出版的图像图形丛书；
3.《密码学》，卢开澄，清华大学出版社，1999年8月；
4.《计算机密码应用基础》，朱文余、孙琦，科学出版社，2000年8月；
5.《TCP/IP网络原理与技术》，周明天，清华大学出版社；
6.《TCP/IP权威教程》，杨铁男，清华大学出版社。
模式识别与智能系统专业学术型硕士研究生培养方案-研究生培养办公室
模式识别与智能系统专业学术型硕士研究生培养方案1. 所属学院：电气与自动化工程学科、专业代码：081104 获得授权时间：2011.6 2．学科、专业简介（400字以内）“模式识别与智能系统”学科是“控制科学与工程”一级学科下的五个二级学科之一，是在信息处理、人工智能、控制论、计算机应用技术等多学科交叉基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以智能信息处理、模式识别的相关理论和技术为核心，以数学方法与计算机应用技术为主要工具，探索对各种信息进行获取、处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法与途径，以提高系统应用的水平和性能。
模式识别与智能系统是控制科学与工程中一门理论与实际紧密结合、具有广泛应用价值的重要学科分支。
本学科专业具有一支职称和年龄结构合理、学术水平高、科学研究和工程实践能力强、经验丰富的学术队伍。
现有教授9人，副教授15人。
承担多项国家自然科学基金、863项目、国家国际科技合作项目、国家重大仪器专项等国家级、省部级攻关和基金课题及多项技术研发和工程项目。
科研经费充足，学术氛围浓厚，实验条件优越。
发表了大量的高水平的科技论文，并多次获得国家和省部级科技进步奖励。
3. 培养目标培养掌握坚实的控制科学与工程一级学科的基础理论、系统的模式识别与智能系统二级学科的专门知识，在智能系统、数字图像处理、模式识别技术、先进控制系统与技术、智能机器人、嵌入式系统、计算机应用、信息与信号处理、系统设计与仿真等方面，具备较强的理论研究和计算机开发应用等解决实际问题的能力，具有从事本学科研究工作、教学工作和独立担负本学科领域内专门技术工作的能力，具有良好政治思想品德、具备协作精神和责任感等职业素养的“厚德、笃学、崇实、尚新”的高层次科学研究、工程技术和系统管理人才。
4. 主要研究方向（1）模式识别技术与应用（2）智能信息处理（3）图像处理与计算机视觉（4）物联网技术与应用（5）智能系统与装备5. 学制及学分硕士研究生学制2.5年；最长不超过4年，课程规定总学分为28-32学分，学位课程学分为16-18学分。
清华大学自动化系模式识别与智能系统专业
清华大学自动化系模式识别与智能系统专业第一篇：清华大学自动化系模式识别与智能系统专业清华大学自动化系模式识别与智能系统专业我是清华大学自动化系的硕士研究生，在这介绍一下参加我专业研究生入学考试的准备和复习情况，希望能对各位有志报考清华大学的同学有所帮助。
一、招生情况模式识别与智能系统专业下设三个研究方向，即信号处理理论和应用，模式识别、人工智能的理论和应用，智能控制的理论和应用，拥有国家重点实验室智能技术与系统实验室智能信息处理分室。
重点科研方向有地震信号处理、模糊神经网络、智能控制、ATM交通管制、网络信息处理、图象压缩、指纹识别、小波信号处理、信息检索与知识工程等。
自动化系每年对外招收研究生约十多名，每个方向都会扩大招生，就98年而言，虽然简章上是招收9人，实际大大超出，其中一部分是自筹。
而模式识别专业当年原则招收人数是2人，实际录取了4人，录取比例在15：1到20：1之间。
因此，这也是个十分热门的专业，但在此要告戒各位考生，不要因为招收人数少就先在心理上产生了畏惧，天道酬勤，只要有了付出就不会没有回报。
由于自动化系每年招生工作准备及早，在本系没有录取的学生一般都可以联系到比较好的系或专业，还可以转到别的重点大学。
当然我当年在报考的时候并不知道，但我相信只要想做，没有办不到的事。
对自己要有信心才是在考研中胜利的关键。
二、教材准备正确的教材有助于指导你的复习。
清华大学在教改以前设置5年制本科教学，因此在专业课程方面的要求是比较高的。
而且由于大多数考卷都属于保密，对外校尤其是外地的考生是一种无形的压力。
但就自动化近几年的考研情况而言，并没有对考生过高的要求，绝大多数的考试内容都会在指定参考教材范围内，在难度方面也是中等要求。
也就是说，只要你对教材的基本知识有一定的把握就能在考试中顺利发挥。
下面就是需要准备的课程教材：1．电路原理。
《电路》(上、下册)，邱关源，高教版（高等教育出版社）；《电路原理》(上下册)，江泽佳，高教出版社2．数字信号出理(信号与系统)。
2017电子信息工程考研方向：模式识别与智能系统
为学生引路，为学员服务第 1 页 共 1 页 2017电子信息工程考研方向：模式识别与智能系统模式识别与智能系统1、学科概况模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
2、培养目标本学科培养从事模式识别与智能系统的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。
(1).博士学位 应具有模式识别、信息处理、人工智能与认知科学及有关数学领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识;对于模式识别与智能系统主要前沿领域有深入了解;能独立开展模式识别与智能系统中有关研究方向的专题研究工作，并取得具有创造性的研究成果;学风严谨;至少掌握一门外国语，能熟练地阅读本专业的外文资料，具有一定的写作能力和进行国际学术交流的能力。
(2).硕士学位 应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门外国语。
3、业务范围(1).学科研究范围 模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。
(2).课程设置 随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论(如分形、混沌等)，控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论等。
2017年浙工大浙江工业大学考研真题、研究生招生简章、招生目录及考试大纲汇总
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2017浙江工业大学硕士研究生招生专业目录（学术型）
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模式识别与智能系统081104
模式识别与智能系统（081104）
学科门类：工学（08）一级学科：控制科学与工程（0811）
模式识别与智能系统属控制科学与工程一级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机技术为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上研究构造具有某些智能特性系统的方法和途径。
本学科依托计算机科学与技术系、模式识别与智能系统研究所，主要从事智能信息处理、模式识别、人工神经网络、图形图像处理等领域的教学和科研工作。
一、培养目标
热爱祖国，有高尚的道德修养和求真务实的科学态度与作风；具有模式识别与智能系统学科坚实的基础理论、系统的专业知识和熟练的实验技能；对国内外本学科领域的研究进展和学术动态有较深的了解；能够熟练地使用人工智能方法与计算机工具解决本学科的有关问题；熟练地掌握一门外国语；能胜任科研院所、大专院校及相关领域的研究、应用开发、教学、管理等工作。
二、主要研究方向
1、计算智能
2、模式识别
3、图像处理
4、可视化计算
三、学制和学分
攻读硕士学位的标准学制为2.5年，学习年限实行弹性学制，最短不低于2年，最长不超过3.5年（非全日制学生可延长1年）。
硕士研究生课程由学位课程、非学位课程和研究环节组成。
硕士研究生课程总学分不少于32学分，其中学位课程不少于18学分，非学位课程不少于9学分，研究环节5学分。
四、课程设置
模式识别与智能系统学科硕士研究生课程设置。
模式识别与智能系统学科简介
模式识别与智能系统学科简介专业介绍模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。
这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。
本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
本学科的研究方向包括：图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。
业务培养要求本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。
硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识，掌握科学研究的基本方法和技能，具有独立分析和解决问题的能力，具有一定的创新能力。
具备查阅文献资料，了解学科现状和动向，归纳总结的能力。
具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。
具备一定的科技文献写作能力，能够完成学术论文以及学位论文的写作。
熟练地阅读本学科领域内的外文资料，具备较好的外文论文写作能力。
具备一定的教学实践（课程辅导、辅导实验）、科研实践（指导课程设计或毕业论文等）、参加工程项目的实践或社会实践能力。
在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内，掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识，具有良好的科研和实际应用能力，具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。
主干课程模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统（081104）一、培养目标培养热爱祖国，拥护中国共产党的领导，拥护社会主义制度，遵纪守法，品德良好，具有服务国家、服务人民的社会责任感，掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识，具有创新精神、创新能力和从事科学研究、教学、管理等工作能力的高层次学术型专门人才。
模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
本学科培养德智体全面发展，具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知识和实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。
学位获得者业务上应具有具备从事在本学科及相关学科领域独立开发研究工作的能力，注意理论联系实际，能够分析和解决现代经济建设和交叉学科中涌现出的新课题；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；较为熟练地掌握一门外国语；具有健康的体格。
二、研究方向（一）智能机器人系统主要进行智能机器人控制与决策系统的研究与开发，包括自主移动机器人、特种机器人、服务机器人、工业机器人等内容。
机器人的自主定位、导航、避障与多机器人协调控制为主要研究方向。
（二）系统仿真技术与应用主要研究方向为控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。
（三）图像处理与计算机视觉研究图像信息获取、处理、分析、理解与识别分类等理论与技术，研究图像处理技术在医学影像处理、动态目标识别与跟踪、智能交通系统、军事等领域的工程应用问题。
模式识别与智能系统和计算机科学与技术
模式识别与智能系统和计算机科学与技术全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：模式识别与智能系统是计算机科学与技术领域的一个重要分支，它通过对数据和信息进行分析和处理，从而实现对模式和规律的识别和理解。
在当今信息时代，数据量庞大且不断增长，模式识别与智能系统的应用也越来越广泛，已经深入到生活的各个领域中。
模式识别与智能系统的研究内容涉及图像处理、信号处理、语音识别、自然语言处理、机器学习、人工智能等多个方面。
通过对各种数据的分析、处理和挖掘，可以帮助人们更好地理解信息、发现规律、预测趋势，甚至辅助决策和解决问题。
在图像处理领域，模式识别与智能系统可以实现对图像中的目标物体进行识别、检测、跟踪等操作，广泛应用于安防监控、医学影像分析、图像搜索等方面。
通过深度学习、卷积神经网络等技术的应用，图像处理的准确度和效率大大提高，为人们的生活带来了便利和安全。
在信号处理领域，模式识别与智能系统可以对各种信号进行分析、提取特征、识别模式，从而实现对声音、视频等信号的处理和识别。
语音识别技术的发展，使得人们可以通过语音与计算机进行交互，实现语音控制、语音搜索等功能，极大地方便了人们的生活。
在自然语言处理领域，模式识别与智能系统可以实现对文本信息的处理、分析和理解，帮助人们更好地组织和管理文本数据、从中抽取有用信息。
机器翻译、情感分析、信息检索等应用，都离不开模式识别与智能系统的支持，为人们提供了更高效的信息交流和利用方式。
在机器学习领域，模式识别与智能系统通过构建各种模型和算法，实现对数据的学习和预测，从而为人们提供更精准的数据驱动决策和服务。
随着深度学习、强化学习等技术的不断发展，机器学习在自动驾驶、金融风控、医疗诊断等领域的应用也越来越广泛。
在人工智能领域，模式识别与智能系统更是发挥着重要作用，通过对数据的智能分析和处理，实现对人类智能的模拟和延伸。
人工智能已经渗透到生活的方方面面，自动驾驶汽车、智能家居、智能医疗等应用成为现实，为人类创造了更多的便利和可能性。
考研经验-二本考北航三系模式识别
自信坚毅砥砺前行——天机无限考研是一场没有硝烟的战争,你将面对的是无尽的压力,无言的孤独,无穷的选择,甚至无限的伤悲,你需要的是无比的勇气,无悔的坚持,但是你得到的将是成长,成熟,成才,所以你准备好了吗?PS: 本人2017届考生，普通二本出身，数学基础与专业课基础比较好，初试复习时间一年左右，复试复习时间一个月，总成绩400+(500)，现已考取北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，控制科学与工程下模式识别与智能系统学硕，复试成绩476（500）。
现就北航3系本方向说一下一年来自己磨难重重的考研路。
我所说的一切建议仅供工科类考生参考，大家一定按照自身水平和状态制定自己的方向和计划，预祝大家考试成功！一、第一篇章：态度1.关于考研与工作：自己的该走的路只有自己知道，找一条适合自己的路，不论考研还是工作，只要踏实努力，自信坚持，最后都能找到属于自己的未来。
2.心态决定一切：一旦你决定考研，心态是最重要的，要在整个过程中尽量保持平和的心态，万事尽力，无怨无悔。
我初试期间，因为压力太大，心态不好，导致身体出现极严重的问题，在朋友家人的帮助下，整整3个月才回复过来。
因此为了决胜考研，大家应该保持如下心态：自信：重中之中，我们一定要时刻相信自己，只有相信自己才能战胜自己的恐惧，迷茫。
在这里说一下出身问题：出身多少会对复试产生一定的影响，但是绝对不是决定因素，最起码北航3系不是，我导师明确跟我说，他看中的是学生的能力和态度，从不看出身，所以实力才是决胜因素。
平和：大家在初试和复试的过程中会遇到各类问题，包括身体，方向选择，本科课程，还有各类信息纷杂，所以尽力平和对待，不要着急，一步步处理。
坚持：在考研路上，人数越来越少，有的人看不下去放弃了，有的人看到别人找到好工作放弃了，有的人承受不住压力放弃了，有的人初试某一科没考好放弃了……，我想说的是，不敢战比战败更可怕。
我们就是在挫折中成长，一次次的跌倒后才能站稳。
河海大学模式识别与智能系统专业考研
凯程考研集训营，为学生引路，为学员服务！
第 1 页 共 1 页 河海大学模式识别与智能系统专业考研 模式识别与智能系统属控制科学与工程一级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
本学科依托河海大学计算机科学与工程系、信息与控制工程研究所，主要从事人工神经网络、图像处理、模式识别、智能信息处理与知识工程等领域的教学和科研工作。
承接各级（国家、省和市）自然科学基金及面向应用的开发研究项目。
一、培养目标
培养德智体全面发展，具有坚实的基础理论和系统的专业知识和实践技能，了解国内外该学科发展的前沿和动态的高级专门人才。
要求毕业学生能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具备独立从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究和教学工作的能力；熟练地掌握一门外国语。
二、主要研究方向
1、人工神经网络
2、图象处理与模式识别
3、智能信息处理与知识工程
小提示：目前本科生就业市场竞争激烈，就业主体是研究生，在如今考研竞争日渐激烈的情况下，我们想要不在考研大军中变成分母，我们需要：早开始+好计划+正确的复习思路+好的辅导班（如果经济条件允许的情况下）。
2017考研开始准备复习啦，早起的鸟儿有虫吃，一分耕耘一分收获。
加油！。
模式识别与智能系统
02
智能系统的概述与发展历程
智能系统的定义与分类
智能系统的定义
• 智能：具有学习、推理、感知、适应等能力的系统
• 智能系统：能够实现一定智能功能的系统
智能系统的分类
• 专家系统：模拟人类专家解决问题的方式，通过知识库和推理机制进行决策
• 智能控制系统：能够自动调整控制参数的系统，如自适应控制系统
• 文本摘要：提取文本中的关键信息，生成摘要
计算机视觉技术
计算机视觉技术
计算机视觉的应用
• 图像处理：对图像进行预处理、增强、去噪等操作
• 目标检测：检测图像中的目标物体
• 特征提取：从图像中提取有助于识别的特征
• 目标跟踪：实时跟踪图像中的运动目标
• 图像识别：识别图像中的物体、场景等
• 行为分析：分析图像中的人体行为
• 20世纪90年代：机器学习技术的发展，如SVM、决策树等
• 21世纪初：深度学习技术的兴起，如CNN、RNN等
智能系统的未来发展趋势
01
智能系统的融合
• 多学科交叉：结合计算机科学、数学、生物学等多学科
知识
• 多技术融合：结合机器学习、深度学习、自然语言处理
等技术
02
智能系统的智能化
• 自主学习：系统能够从数据中自动学习和优化
• 自适应适应：系统能够根据环境和任务的变化自动调整
03
智能系统的应用
• 智能生活：智能家居、智能交通等
• 智能产业：智能制造、智能医疗等
03
模式识别在智能系统中的应用
模式识别在智能控制系统中的应用
模式识别在自适应控制系统中的应用
模式识别在预测控制系统中的应用
2017年工学考研专业：0811控制科学与工程
2017年工学考研专业：0811控制科学与工程
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2017年工学考研专业：0811控制科学与工程
【报考匹配】
以数学为基础，要求悟性高
控制科学与工程即本科专业中的自动化，控制理论与控制工程在工业流程设计、大型成套设备自动化方面有专长;系统工程在复杂系统的分析、控制、优化与管理和信息系统中的管理、控制与决策方面有专长;检测技术与自动化装置在自动化装置与系统、传感与测试技术方面有专长;模式识别与智能系统在模式识别与图象处理、人工智能与专家系统、精算与统计信息技术有专长。
检测技术与自动化装置专业除考察一些电子电路方面的知识以外，主要考察自动控制原理或计算机技术基础(含数据结构、数据库技术、计算机网络技术基础)。
制导专业带有军工色彩，有军事背景的学校开设的该专业比较强。
控制科学很多都是以数学为基础，自我领悟能力要求高。
【适合职业】
毕业生多从事研发工作
主要工作领域有电气工程、楼宇自动化、智能建筑、过程计算机控制、智能仪器、模式识别与人工智能、机电一体化等。
毕业生大部分在成套设备公司担任研发员、维护工作人员，或者是销售代表、客服人员;其他也有进入国家的研究机构和大型企业研究机构。
【联系紧密的学科】
需与其他工科专业相结合
控制科学与工程的应用面非常广泛，但是需要和其他工科专业相结合，比如与机械、冶金、石油、通信等专业相互配合才能在某一领域发挥其作用。
模式识别与智能系统综述
模式识别与智能系统综述1 简介模式识别与智能系统是一个交叉学科领域，涉及统计学、机器学习、等多个学科的知识。
其主要研究内容是如何使用计算机对复杂的数据进行分析和处理，从而实现对数据中隐藏的模式和规律的识别和理解。
本文将对模式识别与智能系统的基本概念、发展历程、应用领域和未来发展趋势进行综述。
2 基本概念2.1 模式识别模式识别是指通过对数据进行分析和处理，识别出数据中的模式和规律的任务。
它可以应用于各个领域，包括图像识别、语音识别、生物信息学等。
模式识别的基本方法包括特征提取、分类器设计和学习算法等。
2.2 智能系统智能系统是指模拟人类智能行为的计算机系统。
它通过学习和不断优化算法，模拟人类的思维和决策过程。
智能系统可以应用于自动驾驶、智能推荐系统、语音助手等领域。
3 发展历程3.1 早期阶段模式识别和智能系统的研究起源于上世纪50年代。
当时，研究者们开始使用计算机来处理图像和语音等数据，试图从中识别出有用的信息。
然而，由于计算机性能的限制和算法的不完善，早期的模式识别和智能系统往往表现出较低的准确率和鲁棒性。
3.2 中期阶段随着计算机技术的快速发展和机器学习算法的不断改进，模式识别和智能系统在中期阶段取得了长足的进展。
在这个阶段，研究者们提出了许多经典的模式识别算法，如支持向量机、随机森林等。
同时，深度学习技术的引入进一步提高了模式识别和智能系统的性能。
3.3 当代阶段当前，模式识别和智能系统正处于快速发展的当代阶段。
随着大数据和云计算等技术的兴起，模式识别和智能系统在各个领域都取得了重大突破。
例如，在医疗领域，智能系统可以通过分析大量的医学影像数据，帮助医生诊断疾病。
在金融领域，模式识别可以用于识别金融欺诈行为。
未来，随着技术的进一步发展，模式识别和智能系统将发挥越来越重要的作用。
4 应用领域4.1 图像和视觉识别图像和视觉识别是模式识别和智能系统的重要应用领域之一。
它可以应用于人脸识别、目标检测、图像分类等任务。
模式识别与智能系统2篇
模式识别与智能系统模式识别与智能系统第一篇：模式识别与智能系统是现代计算机科学中的一个重要研究领域。
随着计算机技术的飞速发展，我们可以利用计算机来解决各种复杂的问题。
模式识别与智能系统的目标就是利用计算机技术来实现对数据和信号的智能识别和处理。
模式识别是指从一组数据中抽取出其中的规律、特征和模式，并根据这些模式进行分类、识别和预测的过程。
模式识别可以应用于各个领域，例如图像识别、语音识别、手写识别等。
在图像识别方面，我们可以利用模式识别算法来将不同的图像进行分类，实现图像的自动识别和分类。
智能系统是指能够模仿和模拟人类智能思维和行为的计算机系统。
智能系统可以通过学习和自适应等机制来不断改进自己的性能。
智能系统可以应用于各个领域，例如智能交通系统、智能医疗系统等。
在智能交通系统中，智能系统可以通过模式识别算法来实现对交通状况的分析和预测，从而提供给交通管理部门更好的决策支持。
模式识别与智能系统的研究涉及到很多领域的知识，包括模式识别算法、机器学习、数据挖掘等。
模式识别算法是模式识别研究中的核心内容，它可以根据给定的数据和特征，通过计算和比较来进行模式的分类和识别。
机器学习是指通过训练和样本学习来使计算机系统自动改进和优化自己的性能。
数据挖掘是指通过分析大量的数据来发现其中的有价值的信息和规律。
总而言之，模式识别与智能系统是一个非常有应用前景的研究领域。
通过利用模式识别和智能系统技术，我们可以实现对各种复杂问题的智能识别和处理，为人类社会的发展带来更多的便利和改善。
第二篇：模式识别与智能系统是一门连接计算机科学、人工智能和模式分析的跨学科领域。
它的研究目标是发展出能够从复杂数据中提取特征、识别模式并进行智能分析的计算机系统。
模式识别与智能系统的研究应用广泛，包括图像识别、语音识别、生物信息学等多个领域。
模式识别的核心任务是从数据中自动提取出有效的特征，并将其应用于分类、识别和预测等任务中。
模式识别算法是实现这一目标的关键技术，常见的算法包括统计方法、神经网络和支持向量机等。
专业解析-模式识别与智能系统
模式识别与智能系统一、专业介绍1、学科简介模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。
模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
2、培养目标：该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识；对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解；能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题；具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果；较为熟练地掌握一门外国语。
各招生单位研究方向和考试科目等不尽相同，在此以江苏大学为例：3、研究方向1.模式识别及图像处理2.智能控制与机器人3.图像处理及图像数据库系统4.数据挖掘与决策支持系统4、硕士研究生入学考试科目：①101政治理论②201英语③301数学一④833自动控制理论（含经典与现代部分）、851数据结构、852通信系统原理选一二、就业方向该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。
三、职业规划计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速，为了适应知识经济和信息产业发展的需要，操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能。
该专业用到的计算机技术相对较多，可以通过全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE）来获得自己相应水平实力的等级证书。
NCRE是经原国家教育委员会（现教育部）批准，由教育部考试中心主办，面向社会，用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。
模式识别与智能系统综述
模式识别与智能系统Pattern Recognition & Intelligent System（专业代码：081104）一、学科概况本校模式识别与智能系统学科为国务院1993年批准的博士学位授予权学科，2001年经国务院学位委员会批准为国家级重点学科（二级学科）；本学科所在的控制科学与工程学科具有一级学科博士学位授予权,同时拥有一级学科博士后流动站。
本学科主要从事模式识别与智能系统的理论与应用研究，为本校“211工程”重点建设学科。
经过多年的建设，现有博士生导师七名，百余名的博士生研究队伍，和先进的教学与科研硬设备环境。
多年来，一批科研成果达到国际与国先进水平。
二、培养目标本学科培养的模式识别与智能系统的硕士研究生应具有较宽广的基础理论及较深入的专业知识，能解决国家经济建设与国防中在本领域的工程技术的应用课题，具有较好的理论联系实际的能力。
三、学制和学分全日制硕士研究生实行以两年半制为主的弹性学制，原则上不超过5年。
总学分33学分，其中必修课程不少于14学分。
四、硕士课程设置五、科研能力与水平1. 掌握本学科的基础理论和专业知识，对所研究的课题有新的见解，取得新的成果。
对于学术型学位的硕士研究生，还应熟悉国外相关的学术研究动态。
2. 工作认真踏实，能独立进行科研工作并圆满完成科研任务。
3. 对于应用型、复合型学位的硕士研究生，能发现实践中与本学科相关的需求，能提出工程解决方案；对于学术型学位的硕士研究生，能提出和界定科学问题。
4. 硕士研究生在校期间应积极发表学术论文，参与学术交流。
六、开题报告为确保学位论文的质量，指导教师应针对每个硕士研究生的类型和层次，确定选题围。
硕士研究生在导师的指导下，通过阅读文献、收集资料和调查研究后确定研究课题，提交开题报告。
开题报告的主要容包括：（1）课题来源及研究的目的和意义；（2）国外在该方向的研究现状及分析；（3）主要研究容；（4）研究方案及进度安排，预期达到的目标；（5）预计研究过程中可能遇到的困难和问题以及解决的措施；（6）主要参考文献。
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2017考研专业：模式识别与智能系统
一、专业介绍
1、学科简介
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科下的二级学科硕士点。
模式识别与智能系统是在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。
2、培养目标：
该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门外国语。
各招生单位研究方向和考试科目等不尽相同，在此以江苏大学为例：
3、研究方向
1.模式识别及图像处理
2.智能控制与机器人
3.图像处理及图像数据库系统
4.数据挖掘与决策支持系统
4、硕士研究生入学考试科目：
①101政治理论
②201英语
③301数学一
④833自动控制理论(含经典与现代部分)、851数据结构、852通信系统原理选一
二、就业方向
该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。
三、职业规划
计算机技术的应用在我国各个领域发展迅速，为了适应知识经济和信息产业发展的需要，操作和应用计算机已成为人们必须掌握的一种基本技能。
该专业用到的计算机技术相对较多，可以通过全国计算机等级考试(National Computer Rank Examination，简称NCRE)来获得自己相应水平实力的等级证书。
NCRE是经原国家教育委员会(现教育部)批准，由教育部考试中心主办，面向社会，用于考查应试人员计算机应用知识与能力的全国性计算机水平考试体系。
NCRE每年开考两次，上半年开考一、二、三级，下半年开考一、二、三、四级。
上半年考试时间为4月第一个星期六上午(笔试)，下半年考试时间为9月倒数第二个星期六上午(笔试)，上机考试从笔试的当天下午开始。
上机考试期限为五天，由考点根据考生数量和设备情况具体安排。
四、推荐院校
以下学校本专业实力较强：
上海交通大学、清华大学、南京理工大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、东北大学、华中科技大学、西安电子科技大学、中国科学技术大学、北京理工大学、西南交通大学、北京航空航天大学、西北工业大学、哈尔滨工程大学、中南大学、电子科技大学、北京工业大学、南京航空航天大学
五、相近学科
与此专业相近的学科有：控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、系统工程、导航、制导与控制
六、课程设置(以山东大学为例)
主要必修课程：马克思主义理论、第一外语(英)、专业外语、随机过程、工程中的矩阵理论、线性系统理论*、模式识别与人工智能原理。