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2.模式识别的研究内容
模式识别（Pattern Recognition）是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机
的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别（Pattern Recognition）是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类（Unsupervised Classification）两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学 、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能 、图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。
3.模式识别与智能系统 有哪些研究方向；毕业后就业方向
模式识别与智能系统专业研究方向总共有五大类，分别是模式识别与智能信息处理，计算智能与智能系统，智能信息与控制，智能控制理论、方法及其应用，语音信号处理及应用。
这个专业和人工智能、机器学习、数据挖掘、云计算、大数据分析等都有联系。毕业后可从事机器人，视觉识别，图像处理等相关职位。
模式识别与智能信息处理 该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。
计算智能与智能系统 本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等；人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。
该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为；以“计算”的形式表现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。智能信息与控制 控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。
在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。
“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。
智能控制理论、方法及其应用 该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。运用人工智能、计算智能（包括模糊逻辑、神经网络和进化计算）等理论与方法，结合现代控制理论（如鲁棒控制、自适应控制、变结构控制等），研究智能递阶、分散控制或优化调度系统。
主要包括：基于模式分类、计算智能和知识工程方法的大规模复杂系统的综合集成建模；基于计算机视觉的生产过程质量监测与优化控制；基于知识和模拟进化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性转换技术；智能控制系统的结构性质（如稳定性、能控（能观）性、自主性等）的研究；智能系统的整体优化方法及自组织保优机制的研究；基于Agent技术的开放复杂巨系统的智能优化控制与决策；网络环境下的智能自动化理论与技术；基于现场总线技术的计算机控制与管理；离散事件和混杂系统的优化控制方法；在多种复杂性（如不确定性、非线性、参数时变、时滞等）融合条件下的非良定对象的知识基模型集成与智能优化控制策略和实现方法。语音信号处理及应用 语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支，它是将数字信号处理与语音学相结合，解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。
语音信号处理学科在世界范围内取得了飞速发展，无论是在基础研究领域还是在各个特定的应用领域都出现了许多新算法和高性能的系统，取得了大量突破性的进展。在硬件方面，随着计算机技术及DSP芯片的迅速更新换代，为各种日益复杂的语音处理算法的实时实现提供了可能性。
在21世纪，这个研究领域的发展速度将更快，它与高速信息处理、传输和交换诸方面的关系将更加密切。本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。
扩展资料 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。参考资料：搜狗百科-模式识别与智能系统。