模式识别与智能系统学科简介
模式识别与智能系统简况
模式识别与智能系统简况模式识别与智能系统是二十世纪八十年代发展起来的新型交叉学科，该学科包含自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等多种学科。
该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，探索对各种信息进行处理、分类、理解，并在此基础上构造出具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现。
该学科在经济建设和国防建设具有广泛的实际背景，二十多年来，已引起了国内外有关学者的极大重视，被称其为面向二十一世纪的控制科学。
本学科点开始于我校省级重点学科计算机应用学科，从该学科人工智能方向发展而来。
最早的团队可以追溯到二十世纪八十年初，从承担航空基金立体仓库机器人开始。
经过近三十年的发展，该学科逐步形成了稳定的研究方向，于2003年从计算机应用学科独立出来，成为独立的学科，2005年获得“模式识别与智能系统”硕士学位授予权。
主要研究方向包括：神经网络与模式识别、图象处理与模式识别、智能机器人与人工智能和智能检测与智能控制等。
当前正在筹建“自主武器技术平台研究中心”，这是目前我省唯一一所高等院校首次建立的平台研究中心，中心下设6个实验室分别为飞行器仿真与模拟技术实验室、智能机器人与目标探测技术实验室、综合健康管理技术实验室、任务设备检测技术实验室、武器应用环境仿真实验室和导弹实验室，其中，导弹实验室近2-3年内投资200万多万元，购置了3枚导弹等，实验室已初具规模。
本学科主要关注与武器平台自主运行有关的技术，即主要关注：自主控制、环境感知、导航制导、保障与健康管理、电源、部分任务的关键技术研究和工程验证研究，逐步发展对平台总体设计、搭载任务武器等技术研究和工程验证。
本学科具有一定师资力量基础，现拥有双聘院士1人，博士生导师5人（外校兼职，本学科点没有博士授予权），硕士生导师9人，教授12人，副教授16名，其中，具有博士学位的教师有20名。
目前本学科点已培养硕士研究生10多名，学科梯队结构合理，整体实力强。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统模式识别与智能系统模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它主要基于统计学、模型识别和机器学习的原理和方法。
模式识别与智能系统的发展对我们的生活产生了深远的影响。
模式识别是一种处理和分析数据的方法，该方法旨在发现和分类数据中的隐藏模式。
通过对大量数据进行分析，模式识别可以帮助我们了解事物的规律和趋势。
例如，在医学领域，模式识别可以帮助医生准确地识别出疾病的特定模式，从而提供更精确的诊断和治疗方案。
智能系统是基于人工智能技术的系统，它可以模拟人类的某些智能行为。
智能系统可以通过学习和适应来改善其性能，使其能够更好地处理复杂的任务和问题。
例如，智能系统可以用于自动驾驶汽车中的图像识别和语音识别，以便更好地感知和理解周围环境。
在模式识别与智能系统领域，有许多重要的技术和方法被广泛应用。
其中之一是统计学方法，它可以帮助我们分析和推断数据中的模式。
统计学方法可以通过计算概率和统计量来评估数据中的模式和结构。
此外，机器学习是一种重要的技术，它可以使计算机通过学习已知数据的模式来理解和预测未知数据的性质。
机器学习可以用于处理各种类型的数据，包括图像、文本、音频等。
模式识别与智能系统在多个领域有广泛的应用。
在医学领域，它可以帮助医生准确地诊断疾病和预测患者的病情。
在金融领域，它可以用于风险评估和市场预测。
在工业领域，模式识别与智能系统可以用于检测和预防故障，提高生产效率。
虽然模式识别与智能系统在许多领域都取得了重大的进展，但它还面临一些挑战和难题。
其中之一是数据质量问题，不完整或错误的数据可能会导致识别和预测的不准确性。
此外，计算资源和算法的选择也是一个重要的考虑因素。
为了有效地处理复杂的数据模式，我们需要选择合适的算法和合理分配计算资源。
总之，模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它在医学、金融和工业等领域有广泛的应用。
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)。
模式识别与智能系统 所属学科
模式识别与智能系统所属学科
模式识别与智能系统是一门跨学科的研究领域，它涉及了计算
机科学、人工智能、机器学习、统计学、模式识别、信号处理、神
经科学等多个学科的知识。
从学科分类的角度来看，模式识别与智
能系统可以被归类为计算机科学、人工智能、信息工程、电子工程
等学科的范畴。
在模式识别与智能系统中，研究者通过对数据进行分析和处理，利用计算机和数学模型来识别模式、进行分类和预测。
这一领域的
研究旨在开发能够模仿人类智能行为的系统，使计算机能够从数据
中学习并做出智能决策。
此外，模式识别与智能系统也涉及了大量的交叉学科知识，包
括模式识别理论、机器学习算法、神经网络模型、数据挖掘技术、
计算机视觉、自然语言处理等内容。
因此，它可以被视为一门综合
性的学科，其研究内容和方法涵盖了多个学科领域。
总的来说，模式识别与智能系统是一个涉及多个学科的综合性
研究领域，它不仅包括了计算机科学和人工智能等相关学科的知识，
还涉及了统计学、数学、工程学等多个学科领域的内容。
因此，可以说模式识别与智能系统是一个跨学科的研究领域。
华北电力大学简介
控制科学与工程系一、院系简介1、学院历史华北电力大学于1958年建校之初（北京电力学院）便开设国内第一个热工测量及自动化专业，并以此为基础开始“工业自动化”学科建设。
1978年开始在“发电厂工程”专业下招收“热工测量及控制”方向硕士研究生。
1990年开始在“热能工程”专业下招收“热工过程控制”方向博士研究生。
经过近半个世纪的建设与发展，“工业自动化”学科已经发展成具有很强整体实力和鲜明电力行业特色的学科，并从多方面形成了自己的优势，创造了一个良好的教学和科研环境；1996年原电力工业部批准“工业自动化”学科为立项建设的部级重点学科，2001年通过了评估验收，被确立为国家电力公司部级重点学科。
同时学科所属的“工业过程仿真与控制”实验室被批准为国家电力公司部级重点实验室。
为了适应大学“多科性、研究性、国际化”的建设目标，北京校区于2000年以“工业自动化”学科为基础成立自动化系。
2002年大学进行统一的院系规划调整，以“工业自动化”所涉及的“控制科学与工程”一级学科为名称成立学院，北京和保定校区分设自动化系。
学院现有教职员工108人，其中教师74人，实验人员19人；国家百万千人才计划1人、教育部新世纪优秀人才1人；教授30人（博士生导师5人），副教授31人。
学院拥有“控制科学与工程”一级学科硕士点及“控制理论与控制工程”二级学科博士点、控制理论与控制工程北京市重点学科、电站设备状态监测与控制教育部重点实验室、工业过程仿真与控制部级重点实验室。
近几年，获得国家级科技进步二等奖1项、国家级教学成果二等奖1项、省部级科技进步奖多项，火电厂仿真技术被国家科委等六单位联合评选为“全国十大科技成就”之一。
2、学科简介“控制科学与工程”是一门研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。
它是20世纪最重要的科学理论和成就之一，它的各阶段的理论发展及技术进步都与生产和社会实践需求密切相关。
控制科学以控制论、信息论、系统论为基础，研究各领域内独立于对象的共性问题，即为了实现某些目标，应该如何描述和分析对象与环境信息，采取何种控制与决策性为。
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介（自动化学院部分）1．基本情况本学科现有教授1名，兼职教授2名，均为博导；副教授1名；讲师1名；在读博士研究生15名；硕士研究生36名；形成了具有一定规模和发展活力的研究队伍。
在当前以信息化带动工业化的经济建设大发展时期，这一学科正以空前的速度向前发展。
根据一级学科发展目标的要求，结合国家中长期发展规划的重大需求以及北航的实际背景和基本情况，我们提出本学科的主要发展方向如下：（1）智能化目标识别，图象处理与理解主要内容：面向航空航天背景的目标探索、识别与跟踪；基于动态成象的精确制导技术；医学图象处理与识别；生物特征信息处理、分析理解与识别；反恐识别技术。
（2）复杂系统的智能优化控制与决策主要内容：面向空天飞行器的复杂系统智能优化控制；面向武器系统的复杂系统智能控制；面向大规模复杂工业系统的智能优化控制与决策。
复杂系统的故障诊断、容错控制及健康管理。
（3）网络环境下的智能自动化主要内容：互联网上的智能化资源管理和信息服务；复杂网络系统的智能优化控制与决策；面向军事应用的天基信息网络智能控制与智能管理。
（4）复杂巨系统的智能优化管控与人工计算实验主要内容：基于多智能体系统（Multi-Agent Systems: MAS）技术的大规模复杂巨系统的综合集成建模与智能优化控制；从定性到定量的综合集成与智能优化决策；复杂巨系统中从微观到宏观的涌现（Emergence）机制；人工平行系统（Artificial Parallel Systems）与计算实验（Computational Experiment）。
以上四个方面是根据本学科的建设目标，结合当前的实际情况而确定的主要发展方向。
在实际运行过程中，我们将根据国防建设和国民经济建设的需要，面向工程应用和技术开发，组织精锐队伍开展扎扎实实的研究工作，争取以优异的科研成果促进学科发展。
2．成果积累和基础优势本学科在以下几个方面曾经开展了较多的研究工作，具有良好的成果积累，形成了一定的基础优势。
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
模式识别与智能系统是一门涉及多个学科领域的学科，其核心是对各种媒体信息进行处理、分类和理解，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
该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。
计算机科学与技术则是一门研究计算机的设计、制造和应用的学科，主要关注计算机系统的基本理论、算法设计和实现方法等方面。
计算机科学与技术专业涵盖了计算机的各个方面，包括计算机系统、算法设计、数据结构、编译原理、计算机网络等。
模式识别与智能系统和计算机科学与技术是两个相互关联的学科领域。
模式识别与智能系统需要借助计算机科学与技术来实现其智能系统的设计和实现，而计算机科学与技术也可以通过模式识别与智能系统的理论和方法来提高其应用的智能化水平。
在人工智能领域中，这两个学科领域的交叉应用非常广泛，例如在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，模式识别与智能系统和计算机科学与技术都是不可或缺的技术基础。
总之，模式识别与智能系统和计算机科学与技术都是非常重要的学科领域，它们在人工智能领域中相互促进、交叉应用，为推动智能技术的发展和应用做出了重要贡献。
模式识别与人工智能
模式识别与人工智能第一点：模式识别在人工智能中的应用模式识别是指机器通过对大量数据的学习和分析，从中提取出有用的信息，并对这些信息进行处理和理解，从而实现对未知数据的预测和分类。
在人工智能领域，模式识别是一项核心技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、医学诊断、智能控制等领域。
在图像识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出图片中的物体、场景和行为，从而实现自动驾驶、人脸识别等功能。
在语音识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出语音信号中的音素、词汇和句子，从而实现智能语音助手、自动字幕等功能。
在自然语言处理中，模式识别技术可以帮助机器理解文本中的语义和情感，从而实现情感分析、机器翻译等功能。
此外，模式识别技术在医学诊断中也起到了重要作用。
通过分析医学影像数据，模式识别技术可以帮助医生发现病灶和异常，从而提高诊断的准确性和效率。
在智能控制领域，模式识别技术可以通过对传感器数据的分析，实现对设备的智能控制和优化。
第二点：人工智能在模式识别中的助力人工智能是指通过模拟人类的智能行为，使机器能够自主学习和适应环境，从而实现对未知数据的处理和理解。
在模式识别领域，人工智能技术可以帮助机器更好地完成任务，提高识别的准确性和效率。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过构建深度神经网络模型，实现对大量数据的自动特征提取和分类。
在模式识别中，深度学习技术可以帮助机器从原始数据中学习到复杂的特征，从而提高识别的准确性和效率。
此外，强化学习是人工智能领域的另一个重要分支，它通过让机器在实际环境中进行尝试和探索，从而学习到最优的行为策略。
在模式识别中，强化学习技术可以帮助机器在复杂的环境中快速适应，从而提高识别的效率和鲁棒性。
总之，模式识别与人工智能是相辅相成的两个领域，模式识别技术在人工智能中的应用可以提高机器的智能水平，而人工智能技术在模式识别中的助力可以提高机器的识别能力。
随着技术的不断发展和创新，模式识别与人工智能将会为人类带来更多的便利和效益。
“智能科学与技术”专业情况介绍
专业方向介绍
4.医学影像处理
专业方向介绍
5. 视频图像处理与目标跟踪
采用智能的检测算法在图像、视频序列（可以是 可见光或者红外等）中找出感兴趣目标的区域，例如 人脸、车辆、飞行物等等。利用帧间关联信息对目标 的运动趋势进行预测估计，从实现目标跟踪。 同样可以结合人的特性进行人的行为识别或人群 的形态变化，为智能监控和公共场合的安全保障提供 帮助。
“智能科学与技术”专业情况介 绍
专业背景与意义
智能科学与技术学科是当今发展最快的热点学科， 随着模式识别与智能工程理论与技术的发展已使世界 科技形势发生了很大的变革。智能信息处理科学与技 术已 渗透到计算机、通信、交通运输、医学、物理、 化学、生物学、军事、经济等各个领域。该学科以信 息处理、模式识别与控制理论为核心，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，以提高系统的性能。 智能科学与技术是现代服务业信息支撑技术之一，是 一门理论与实际紧密结合，具有广泛的应用价值的控 制科学与工程的重要学科分支。
专业方向介绍
2.数据挖掘(Data Mining)在生物信息学中的应用
专业方向介绍
3.遥感(Remote Sensing)科学与技术
利用数字图像处理方法提取遥感图像中的有用信 息，如水体、植被、土地、山地等等。从宏观视野上， 遥感技术有着人力所不能及的优势。大量信息的提取， 无疑决定了遥感技术的应用是十分广阔的。 多个领域、行业都能用到遥感技术, 如陆地水资源 调查、土地资源调查、植被资源调查、地质调查、城 市遥感调查、海洋资源调查、测绘、考古调查、环境 监测和规划管理等。
部分成果展示
部分成果展示
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。
上海交通大学电院专业设置
自动化系模式识别与智能系统专业本学科创建于80年代初，是国内首批有权授予硕士学位、博士学位并设有博士后流动站,现为国家重点学科，是国家“211工程”、“985工程”的资助学科。
现有博士生导师６名，具有博士学位的中青年副教授10余名，国内外顾问和客座教授６名。
本学科依托图象处理与模式识别研究所，主要从事数字图象（图形）的融合、分析和渲染、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有软硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备。
主要承接国家科技攻关，国家自然科学基金及面向应用的开发研究项目。
现已培养博士后、博士、硕士将近300名，他们主要在国内外大学、科研机构、高新技术产业从事教学、科研及高新技术的研究开发工作。
专业研究方向图象处理与分析、模式识别与机器视觉、计算机图形学及虚拟现实、计算机网络与通信、文本信息处理、智能技术与系统、多媒体技术及应用、人工智能及演化计算专业课程设置1．学位课程自然辩证法概论、科学社会主义理论与实践、基础英语、专业英语、随机过程、矩阵理论、近世代数、数字图象处理、智能原理与系统、计算机模式识别。
2．非学位课程计算机图形学、人工神经网、多媒体技术与系统、中文信息处理、语音处理与识别、图象通信、计算机通信网、图象分形与小波变换、学术报告会学位毕业研究生适合从事的工作学位获得者业务上具有数字信息及网络技术坚实而宽广的理论基础，了解国内外在模式识别信息技术的发展动向，熟练掌握数字图象处理和智能技术的专业知识。
毕业生适合从事IT及其它高新技术产业的研究开发工作。
控制理论与控制工程专业本学科1978年开始招收研究生，是首批获得硕士及博士学位授予权的学科，1985年首批获准建立博士后科研流动站，1987年被评为国家重点学科，1995-2001年是国家“211工程”和“985工程”的资助学科，2002年再度被评为国家重点学科。
模式识别简介
系统仿真是应用系统建模与科学的计算方法，模拟并分析客观事物运行规律。虚拟现实则又加以先进的图像图形处理技术，丰富参与者的沉浸感与想象力。
8.现代传感器技术与智能仪表
各种新型传感器的设计和应用。以超声、微波、激光等现代检测技术为手段，以计算机为工具的各种智能仪表的设计和使用，现代检测技术与智能仪表在工程领域的应用。
5．计算机控制技术及应用
研究在低成本的概念下，使用先进的控制方法、计算机控制技术和网络技术，设计计算机控制系统。着重开展对工业控制网络、现场总线和分布式计算机控制系统的研究。
6.模式识别与信息处理自动化
研究模式识别与信息处理的理论与方法。重点研究文字识别、语音、图象识别的方法、关键技术及其实际应用。
一、培养目标
模式识别与智能系一体化、人工生命等学科密不可分，涉及计算机技术、控制与决策、电子信息、机电一体化、生物信息等众多研究领域。
本学科培养德智体全面发展，在模式识别与智能系统领域具有坚实的理论基础、系统的专业知识和熟练的实践技能，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、教育发展的需要，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。具备模式识别、图像处理、人工智能、智能控制以及智能信息系统等方面的独立从事科研和科技开发工作的能力，注重理论联系实际，具有较强的创新意识和良好开拓能力，能够分析和解决经济建设和交叉学科中涌现出的新课题。熟练掌握一门外语，具有健康的身体。
3．智能控制与调度
对模糊集理论、模糊控制及决策、神经网络、专家系统、遗传算法等智能控制理论和方法的研究，着重研究上述方法的综合及其在工业控制中的实际应用，提高控制的效果和系统性能。
4．智能信息系统
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。
模式识别与智能系统
模式识别与智能系统学院：电气与信息学院班级：微机1323班学号：A19130258姓名：车帅摘要：人工智能(Artifical Intelligence)是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的一门综合性边缘学科。
由于人工智能自出现以来取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景，它又同空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科学技术成就。
关键词：人工智能；计算机科学；发展方向①、人工智能的定义人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。
自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。
模式识别与智能系统学科
模式识别与智能系统学科
模式识别与智能系统学科是指研究从复杂模式中识别和提取特征的方法，以及使用识别的特征来构建智能系统的相关研究领域。
模式识别与智
能系统学科是一门以研究、设计和应用智能系统为主要目标的学科。
它吸
收了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、模式识别、图像处理和认知
科学等多个领域的知识，以实现计算机系统具有智能能力的实现。
模式识别与智能系统是建立在计算机科学和人工智能基础上的，其研
究目标是使计算机系统具有能够自动识别出新特征、智能地进行模式匹配、根据新的特征进行智能决策、调整并优化决策和行为的能力。
模式识别与
智能系统研究的内容涉及从低级模式识别到复杂智能系统设计的各个阶段，涵盖了从信息获取到高级推理的多种方法。
主要应用场景：模式识别与智能系统的研究在自动驾驶、医学图像诊断、智能家居、语音识别等方面有着广泛的应用。
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。
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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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。