人工智能的研究与应用现状
国内研究人工智能论文现状
国内研究人工智能论文现状随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最具革命性的技术之一。
在众多领域，人工智能的应用正逐渐改变着人类的生活方式和工作模式。
中国作为世界上人口最多的国家，其在人工智能领域的研究和应用也日益受到国际社会的广泛关注。
本文旨在探讨国内研究人工智能论文的现状，分析其发展趋势，并展望未来的研究方向。
引言人工智能作为一门跨学科的研究领域，涵盖了计算机科学、神经科学、心理学、认知科学等多个学科。
近年来，随着大数据、云计算和深度学习等技术的突破，人工智能的研究和应用取得了显著进展。
中国在人工智能领域的研究起步较晚，但发展速度迅猛，已经在全球范围内占据了重要的地位。
国内人工智能研究的发展历程中国对人工智能的研究始于20世纪50年代，但直到21世纪初，随着国家对科技创新的重视和投入，人工智能研究才真正迎来了快速发展期。
从早期的专家系统、神经网络到今天的深度学习、机器学习，国内人工智能研究经历了从模仿到创新，再到引领的转变。
国内人工智能研究的现状1. 研究领域广泛：国内人工智能研究覆盖了机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等多个领域。
在这些领域中，深度学习技术的应用尤为广泛，推动了图像识别、语音识别等技术的快速发展。
2. 研究团队和机构的增多：随着国家政策的支持和资金的投入，国内高校、科研院所和企业纷纷建立了人工智能相关的研究团队和实验室，形成了一批具有国际影响力的研究团队。
3. 论文发表数量和质量的提升：近年来，国内学者在人工智能领域的论文发表数量显著增加，同时，论文的质量和影响力也在不断提升，许多研究成果被国际顶级会议和期刊收录。
4. 产学研结合的模式：国内人工智能研究与产业界的结合日益紧密，许多研究成果已经转化为实际产品，推动了相关产业的发展。
国内人工智能研究的发展趋势1. 技术创新：随着算法和计算能力的不断进步，人工智能的技术创新将持续推动该领域的发展。
2. 跨学科融合：人工智能研究将进一步与其他学科领域融合，形成更为综合的研究视角。
全球范围内人工智能技术的研究与应用现状
全球范围内人工智能技术的研究与应用现状一、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展源于20世纪40年代的计算机领域，随着计算机技术的迅速发展，人工智能技术也得到了长足的发展。
1956年，美国举办了首届人工智能学术会议，标志着人工智能技术进入了系统化、纪律化、研究化的阶段。
1965年，DARPA（美国国防部高级研究计划局）成立了人工智能研究计划，加快了人工智能技术的发展。
到20世纪80年代，人工智能技术迎来了第二次高潮，专家系统、神经网络、机器学习等技术开始广泛应用。
二、全球范围内人工智能技术的研究现状目前，全球的人工智能研究与应用情况如下：1. 美国：美国是全球人工智能技术的龙头，其拥有了相当数量的人工智能企业和研究机构，主要聚集在硅谷和波士顿地区。
美国的人工智能技术主要在军事、金融、医疗和交通等领域得到了广泛的应用。
2. 中国：自2014年提出“中国制造2025”和“新一代人工智能发展计划”以来，中国迅速崛起成为全球人工智能技术的重要国家。
中国的人工智能研究与应用主要聚集在北京、上海、深圳等城市，其中，矩阵、云从科技、旷视科技、商汤科技等企业成为人工智能研究的代表。
3. 欧洲：欧洲也在人工智能领域不断追赶。
欧盟先后在2017年启动了“欧洲数字化单一市场行动计划”和“欧洲人工智能联盟”，以打造欧洲的数字经济生态系统和数字产业高地。
法国、英国、德国等国家都有着不少重要的人工智能企业和研究机构。
三、全球范围内人工智能技术的应用现状人工智能技术在全球的应用中也得到了广泛的应用：1. 自动驾驶：自动驾驶汽车是人工智能技术应用的一个重要领域，美国的特斯拉、谷歌、Uber等公司都已经进行了相关的开发和测试，中国的百度、滴滴等企业也在该领域内大展拳脚。
2. 人脸识别：人脸识别应用在金融、安保、公检法等领域，中国的旷视科技、商汤科技等企业已经成为了人脸识别技术领域的龙头。
3. 语音助手：语音助手主要应用于智能家居、智能机器人、个人助理等领域，美国的苹果、亚马逊、谷歌等公司已经在该领域内占据了一定的市场份额。
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状一、引言
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术正在被越来越多的行业所采用，特别是建筑行业。
本文将着重讨论国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状，并从以下几个方面进行展开讨论：
1.人工智能技术在建筑行业的研究
2.人工智能技术在建筑行业的应用
3.人工智能技术在建筑行业未来的发展前景
二、人工智能技术在建筑行业的研究
1．、针对建筑行业的研究热点：
（1）建筑行业中，AI技术是目前的研究热点，包括智能建筑物、自动生成的文档、虚拟模拟、建筑路径规划等方面的研究。
（2）从建筑行业需求出发，研究热点还包括建筑行业中虚拟现实技术的应用以及虚拟建筑物技术的研究等。
2．、国内外AI在建筑行业中的研究状况：
（1）国内各大建筑设计机构与机械公司正积极探索AI在建筑行业的应用，并已在建筑行业中应用较多的AI技术包括图像处理、物联网、机器人、传感网络等。
（2）国外，各大建筑设计机构也积极探索人工智能的应用，并以虚拟建筑物技术、建筑路径规划以及建筑设计中的图像处理等为主要应用方向，开展AI技术的研究与应用研究。
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势
研究人工智能的应用现状和未来发展趋势在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手，到工厂里的自动化生产线，人工智能的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能的应用现状1、医疗领域在医疗领域，人工智能发挥着越来越重要的作用。
例如，通过对大量医疗数据的分析，人工智能可以帮助医生更准确地诊断疾病。
像医学影像诊断中，人工智能算法能够快速识别 X 光、CT 扫描等图像中的异常，为医生提供有价值的参考。
而且，在药物研发方面，人工智能可以预测药物的效果和潜在的副作用，大大缩短研发周期和降低成本。
2、交通领域交通领域也是人工智能大展身手的地方。
自动驾驶技术就是一个典型的例子。
通过传感器和摄像头收集的数据，人工智能系统能够实时感知周围环境，做出驾驶决策，提高行车安全性和交通效率。
此外，智能交通管理系统可以根据实时交通流量优化信号灯设置，缓解交通拥堵。
3、金融领域在金融行业，人工智能用于风险评估和欺诈检测。
它可以分析大量的交易数据，识别出异常的交易模式，及时发现潜在的欺诈行为。
同时，人工智能还能为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合。
4、教育领域人工智能在教育领域的应用也逐渐兴起。
个性化学习系统可以根据学生的学习情况和特点，为其定制专属的学习计划和课程内容。
智能辅导工具能够随时解答学生的问题，提供及时的反馈。
5、家居领域智能家居让我们的生活更加便捷和舒适。
通过语音指令或手机应用，我们可以控制家中的灯光、电器等设备。
智能家电能够根据用户的习惯自动调整工作模式，实现节能减排。
二、人工智能面临的挑战尽管人工智能取得了显著的成就，但也面临着一些挑战。
1、数据质量和隐私问题人工智能的发展依赖大量的数据，但数据的质量和准确性往往参差不齐。
错误或不完整的数据可能导致模型的偏差和错误预测。
同时，数据的收集和使用涉及到用户隐私，如何在保障数据安全的前提下充分利用数据是一个亟待解决的问题。
人工智能现状与发展的论文
人工智能现状与发展的论文随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当代科技领域最为活跃的研究领域之一。
本文将从人工智能的发展历程、现状、面临的挑战以及未来的发展方向等方面进行探讨，以期对这一领域有一个全面的认识。
一、人工智能的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到20世纪40年代，但直到1956年的达特茅斯会议，人工智能才作为一个独立的学科被正式提出。
从那时起，人工智能经历了几次起伏，包括早期的逻辑推理与问题解决、70年代的专家系统、80年代的神经网络复兴，以及21世纪初的深度学习革命。
二、人工智能的现状当前，人工智能技术已经渗透到社会的各个领域，从简单的自动化工具到复杂的决策支持系统。
在医疗、金融、交通、教育、制造业等多个行业，人工智能的应用正在改变着传统的工作方式和商业模式。
1. 深度学习与大数据：深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用，极大地推动了人工智能技术的进步。
2. 机器视觉：机器视觉技术使得机器能够“看”和“理解”图像，这在自动驾驶汽车、无人机监控和医疗影像分析等领域有着广泛的应用。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）技术使得机器能够理解和生成自然语言，这在智能客服、翻译服务和情感分析等方面有着显著的成效。
4. 机器人技术：随着机器人技术的不断进步，机器人在制造业、服务业甚至家庭中扮演着越来越重要的角色。
三、人工智能面临的挑战尽管人工智能取得了显著的成就，但它仍然面临着一些挑战：1. 数据隐私与安全：随着人工智能对数据的依赖性增加，数据隐私和安全问题日益凸显。
2. 伦理问题：人工智能的决策过程和结果可能涉及伦理问题，如算法偏见和责任归属。
3. 技术瓶颈：尽管深度学习在某些领域取得了成功，但它仍然存在泛化能力不足和解释性差的问题。
4. 人才短缺：人工智能领域的快速发展导致了专业人才的短缺，这对于行业的持续发展构成了挑战。
国内外人工智能研究现状分析
国内外人工智能研究现状分析一、国内人工智能研究现状分析1. 人才培养在中国，人工智能相关领域的人才培养持续发展。
许多高校已经开始开设人工智能相关的本科、硕士、博士专业，例如清华大学、北京大学、上海交通大学等。
同时，政府也提供了许多奖学金和研究经费，吸引和支持更多的研究人员参与到人工智能领域的研究中来。
2. 人工智能应用人工智能应用领域如今已经覆盖了生活的各个方面。
大量的企业和机构开始探索如何将人工智能技术应用到自己的工作中，例如在医疗、金融、教育、物流等领域。
同时，政府也开始探索如何将人工智能与城市发展等方面相结合，推动城市智能化。
3. 产业发展中国也成为了全球最大的人工智能市场之一。
大量的企业开始涉足人工智能领域，例如百度、腾讯、阿里等。
政府也提出了人工智能发展战略，旨在推动人工智能产业的发展，实现国内企业的国际化。
4. 新兴技术中国在人工智能领域也有许多新兴技术的研究，例如区块链、深度学习、自然语言处理等。
这些技术的发展对人工智能的应用具有重要意义，为人工智能的发展提供了更多可能性。
5. 论文发表中国的人工智能领域也有不少研究成果得到了国际学术界的认可，例如在国际机器学习大会、国际自然语言处理大会等重要学术会议上发表的论文。
这表明中国在人工智能领域已经逐渐走向国际舞台，得到了国际学术界的认可和支持。
二、国外人工智能研究现状分析1. 人才培养在国外，人工智能领域的人才培养同样持续发展。
从学士到博士，各级学位的人工智能培养都有不少学校提供。
此外，许多公司和研究机构也推出了人工智能学习课程和职业认证相关的学位，在社会上得到了广泛认可。
2. 人工智能应用在应用方面，国外的企业也在不断探索人工智能的应用，例如谷歌、微软、亚马逊等。
与此同时，政府也在推动人工智能的普及，期望将其应用到公共服务、能源等领域，实现科技与发展的双赢。
3. 产业发展可以说，国外人工智能产业的发展比中国更早，也更成熟。
例如，美国和日本是早期以创新来驱动人工智能产业发展的国家。
人工智能的研究现状与发展趋势
人工智能的研究现状与发展趋势
人工智能（AI）是研究计算机如何实现智能的领域。
它不仅是一种技术，也是一种学科，主要研究计算机系统如何像人类一样思考和决策。
AI
的研究可以从50年代开始，其发展迅猛。
目前，AI正从其历史演进的准
备阶段进入应用阶段，AI正在改变我们的学习，工作，生活方式和生活
方式。
本文将重点介绍AI的研究现状和发展趋势。
一、AI研究现状
AI研究的研究领域主要分为两个领域，即基础AI和应用AI。
基础
AI主要涉及语言理解，自然语言处理，机器学习，模式识别，知识表示
和推理，机器视觉，智能优化等技术，而应用AI主要包括技术，语音识别，自动驾驶，虚拟助理，自动机器人，个性化推荐，智能家居，医疗诊断，教育，游戏，金融投资，安全智能等。
现代基础AI技术是AI发展的关键。
目前，在机器学习，深度学习，
自然语言处理，计算机视觉等领域，基础技术正在迅速发展，AI技术的
开发工程师也在增加。
AI技术的发展也与行业科研有关，比如，微软的微软研究院主要致
力于机器学习和计算机视觉，谷歌推出了Google Brain，用于深度学习，自然语言处理和机器人技术。
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状
国内外人工智能技术在建筑行业的研究与应用现状
一、人工智能在建筑行业的研究
随着科技的发展，人工智能技术也在建筑行业得到了广泛应用。
其中，机器学习、深度学习、计算机视觉等技术在建筑行业中被广泛研究。
首先，机器学习在建筑行业的应用众多。
目前，机器学习被用于辅助
设计、工程技术估算、现场施工管理、智能分析处理等方面，以解决传统
建筑行业中浪费资源、低效率、难以做出准确预测等现实问题。
其中，针
对结构识别任务的机器学习技术已经在建筑模型分析中得到应用，在模型
验证和结构优化技术中发挥重要作用。
同时，机器学习技术也可以用于工
程预测，通过分析历史数据，从而提高预测的准确性和可靠性。
其次，深度学习也是研究建筑行业中被广泛研究的技术。
深度学习技
术被广泛应用于施工现场智能把关、建筑智能管理、建筑综合环境分析等
方面，大大提高了这些方面的效率和精确性。
深度学习技术还可以用于建
筑设计，使用计算机对建筑物的结构、布置等进行模拟，从而降低设计的
复杂性，提高建筑质量。
最后，计算机视觉技术也在建筑行业中受到了广泛的应用。
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人工智能的研究与应用现状南开大学信息技术科学学院智能科学与技术师浩宸1010645摘要使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：亚里士多德（公元前384-322年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器；近代“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth 学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。
因而，还可以认为，人工智能的研究目标是使机器模仿人的行为计算机模仿人脑的推理，学习，思考和规划等思维活动。
文章还介绍了早期的专家系统：大多数是用规则推理的方法,如DENDRAL专家系统、MYCIN专家系统、PROSPECTOR专家系统等。
众所周知，人类大脑的组织结构和运行机制有其绝妙的特点，从模仿人脑智能的角度出发，来探寻新的信息表示、储存和处理方式，设计全新的计算机处理结构模型，构建一种更接近人类智能的信息处理系统来解决实际工程和科学研究领域中难以解决的问题，一定能够极大推动科研进步，这些促成了人工神经网络（ANN）的出现。
关键词：人工智能博弈专家系统人工神经网络模式识别自言语言理解翻译机引言：这篇文章主要介绍了人工智能的产生与发展，并对人工智能领域一部分研究成果进行分析介绍。
附录是观看网络公开课的笔记，作者希望通过学习进一步提升理解。
1．1人工智能简介使机器具有自主能动能力这一愿望，从古希腊甚至古埃及的神话传说开始就一直延续至今：亚里士多德（公元前384-322年）的一个著名演绎推理——三段论代表着他对人工智能的哲学思想探索步伐；中世纪神秘主义者Ramon Llull构建了世界上第一部可以“回答”问题的机器；近代“人工智能”（Artificial Intelligence）这个概念的提出最早是在1956年Dartmouth 学会，当时数字计算机研制成果显著，对编写有原始推理思想的程序有质的帮助；今天的各国在智能研究领域都有了重大发展，波士顿动力公司研制的大狗机器人bigdog。
广义来讲，人工智能就是人造物的智能行为。
人工智能的发展往往依靠计算机科学和认知科学的发展，在不同的发展阶段，对于人工智能有不同的理解，其概念也随之拓展。
人工智能是计算机科学的一个分支，是研究使计算机来完成能表现出人类智能的任务的学科。
主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。
它涉及到计算机科学，心理学，哲学和语言学学科。
总的目标是增强人的智能进而我们需要了解什么是智能。
智能是一种能够认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。
智能的四个特征：具有感知能力，具有记忆和思维能力，具有学习和自适应的能力，具有行为能力。
智能是客观世界中解决实际问题的能力，这种能力就是各个科学领域中的“知识”，以及交叉学科的灵活应用。
因而，还可以认为，人工智能的研究目标是使机器模仿人的行为计算机模仿人脑的推理，学习，思考和规划等思维活动。
概括而言，人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做好的事情。
因为“智能”是关于解决问题能力的知识，所以从使用观点看，人工智能是关于知识的科学，它包含三个怎样，即怎样表示知识，怎样获取知识，怎样使用知识。
2人工智能的体现形式和研究领域2.1博弈博弈论，又称对策论，是使用严谨的数学模型研究冲突对抗条件下最优决策问题的理论。
博弈思想在人工智能方面最早体现在计算机游戏方面，最早的计算机游戏（computer game）指的就是下棋,为了设计可以和人类竞争甚至战胜人类的程序，人们便开始研究如何使得计算机可以学习人类的思维模式，具备与人类一样的博弈能力。
博弈的过程包含着对问题的表示、分解、搜索和归纳这四个重要问题。
计算机棋类博弈基本属于完全信息的动态博弈。
也就是对弈双方不仅清楚当前的局面，了解对手以往的着数，而且了解对手接下来可能采取的着数。
尽管双方可能采取的着法数以十计、百计，但毕竟还是有限的。
计算机可以通过展开一颗根在上、叶在下的庞大的博弈树描述这一对弈过程。
再利用自身在时间和空间上的强大能力，进行巧妙的搜索，从而找到可行解及近优解，亦即给出当前的着法。
显然，计算机的搜索能力是计算机智力水平的重要体现。
搜索算法是机器“思维”的核心。
包括着法生成，博弈树展开，各种剪枝搜索和各种启发式搜索。
显而易见，搜索算法的设计和编写过程处处体现着人工智能的思想。
机器博弈是既简单方便、经济实用，又丰富内涵、变化无穷的思维逻辑研究载体。
个把小时就可以下一盘棋，就可以对电脑的“智能”进行测试，而且可以悔棋、重试、复盘，可以一步步地发现电脑与人脑功能的差距，从而不断提高电脑的智力水平。
毫无疑问的是，机器博弈的研究可以显著推动人工智能的发展。
2.2专家系统专家系统是一种具有大量专门知识和经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。
专家系统是目前人工智能中最活跃，最有成效的一个研究领域，它是一种基于知识的系统，它从人类专家那里获得知识，并用来解决只有专家才能解决困难问题辅助教学系统。
人工智能专家系统常由知识库、是推理机等构成。
推理机主要决定哪些规则满足事实或目标，并授予规则优先级，然后执行最高优先级规则来进行逻辑推理。
知识获取机为用户建立的一个知识自动输入的确定方法。
匹配模块是该人工智能专家系统的核心部分，匹配功能的实现关系到整个程序的实现，解释模块以及结果处理都依赖于它的执行结果。
其过程如下图所示：目前已研究的专家系统模型有很多种。
其中较为流行的有如下几种：2.2.1基于规则的专家系统基于规则推理(Rule Based Reasoning,RBR)的方法是根据以往专家诊断的经验,将其归纳成规则,通过启发式经验知识进行推理。
早期的专家系统大多数是用规则推理的方法,如DENDRAL专家系统、MYCIN专家系统、PROSPECTOR专家系统等。
2.2.2基于案例的专家系统基于案例推理(Case Based Reasoning,CBR)的方法就是通过搜索曾经成功解决过的类似问题,比较新、旧问题之间的特征、发生背景等差异,重新使用或参考以前的知识和信息,达到最终解决新问题的方法。
第一个真正意义上的基于案例的专家系统是1983年由耶鲁大学Janet Kolodner教授领导开发的CYRUS系统。
它以Schank的动态存储模型和问题求解的MOP(Memory Organized Packet)理论为基础,做与旅行相关的咨询工作。
2.2.3基于框架的专家系统框架(Frame)是将某类对象的所有知识组织在一起的一种通用数据结构,而相互关联的框架连接组成框架系统。
框架表示法最突出的特点是善于表达结构性的知识,且具有良好的继承性和自然性。
因此,基于框架的专家系统适合于具有固定格式的事物、动作或事件。
2.2.4基于模糊逻辑的专家系统和二值的波尔逻辑不同，模糊逻辑是多值的。
它处理归属的程度和可信的程度。
模糊逻辑使用介于0（完全为假）和1（完全为真）之间逻辑值得连续区间。
与非黑即白不同，它使用颜色的色谱，可以接受同时部分为真和部分未假的事物。
基于模糊逻辑的专家系统的优点在于[18]:①具有专家水平的专门知识,能表现专家技能和高度的技巧以及有足够的鲁棒性;②能进行有效的推理,具有启发性,能够运用人类专家的经验和知识进行启发性的搜索、试探性的推理;③具有灵活性和透明性。
但是,模糊推理知识获取困难,尤其是征兆的模糊关系较难确定,且系统的推理能力依赖模糊知识库,学习能力差,容易发生错误。
由于模糊语言变量是用隶属函数表示的,实现语言变量与隶属函数之间的转换是一个难点。
2.2.5基于D-S证据理论的专家系统证据理论是由Dempster于1967年首先提出，由他的学生Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论，也称为Dempster/Shafer证据理论(D-S证据理论)，属于人工智能范畴，最早应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。
作为一种不确定推理方法，证据理论的主要特点是：满足比贝叶斯概率论更弱的条件；具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力.。
当约束限制为严格的概率时,它就成为概率论。
2.2.6基于Web的专家系统基于Web的专家系统是Web数据交换技术与传统专家系统集成所得到的一种先进专家系统。
它利用Web浏览器实现人机交互，基于Web专家系统中的各类用户都可通过浏览器访问专家系统。
从结构上，它由浏览器、应用服务器和数据库服务器三个层次所组成，包括Web接口、推理机、知识库、数据库和解释器。
2.3模式识别广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果我们可以区别他们是否相同或者是否相似，都可以称之为模式。
但需要注意的是，模式并不是指向事物本身，而是我们从事物获得的信息。
因此，模式往往表现为具有时间或空间分布的信息。
人们为了掌握客观事物，按事物相似的程度组成类别。
模式识别的作用和目的就在于面对某一具体事物时将其正确的归入某一类别。
模式识别系统有两个过程组成，即设计和实现。
设计是指用一定数量的样本（训练集或学习集）进行分类器的设计。
实现是指用所涉及的分类器对待识别的样本进行分类决策。
基于统计方法的模式识别系统主要由4个部分组成：数据获取，预处理，特征提取和选择，分类决策，如下图所示概括地说，模式识别中的最基本的问题是解决模式的分类。
较全面的看，是研究模式的描述、分析、分类、理解和综合。
更高层次的模式识别应该还包括对模式的学习、判断、自适应、自寻优和自动发现规律等。
所以，模式识别在某种意义上和人工智能中的“学习”“概念形成”相近。
模式识别与及其职能的结合将开辟广阔的应用前景。
2.4人工神经网络众所周知，人类大脑的组织结构和运行机制有其绝妙的特点，从模仿人脑智能的角度出发，来探寻新的信息表示、储存和处理方式，设计全新的计算机处理结构模型，构建一种更接近人类智能的信息处理系统来解决实际工程和科学研究领域中难以解决的问题，一定能够极大推动科研进步，这些促成了人工神经网络（ANN）的出现。
简单的说，ANN是模仿人脑工作方式而设计的一种机器，它可用电子或光电元件实现，还可以用软件在计算机上进行仿真模拟，甚至最新的研究成果显示人类已经使用DNA在试管中制造出了首个人造神经网络（这个相互作用的分子组成的电路能像人脑一样，基于不完整的模式进行回）；人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。