模式识别是智能信息处理的核心内容之一，广泛应用于人工智能、机器人、系统控制、生物医学工程、军事目标识别等领域，对国民经济、国防建设和社会发展等发展产生了深远的影响。模式识别课程已成为信息与通信工程、自动控制工程、计算机工程等专业的重要课程。

　　模式识别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，是信息科学的重要组成部分。本课程从模式识别的基本概念入手，在特征选取的基础上，主要介绍统计模式识别，聚类分析，糊模式识别的基础理论和基本方法。课程主要涉及以线性分类器为核心的确定性统计分类，以及以贝叶斯分类器为核心的随机统计分类。通过本课程的学习，可掌握模式识别的基本理论和方法，为模式识别的工程应用奠定基础。

  　学习本门课程的目的是让学生通过系统的理论学习与相关实践，掌握模式识别理论与技术的基础知识、基本概念、基本原理、分析方法和典型应用，了解模式识别理论与技术的发展趋势，为深入学习专业知识和从事科研实践活动打下坚实的基础。

课程满分100分，由各章节测试和作业成绩、期中考试成绩、网上讨论和期末考试成绩组成，各部分要求及占总成绩比例如下：

• 平时成绩：出勤情况，讨论情况，占总成绩的10%；

• 章节作业：主观题，随每周课程更新，占总成绩的30%；

• 期末考试：线上期末测试，占总成绩的60%。
  

为了对学习者的在线学习过程更加负责，保证平台证书的严谨性和权威性，从9月份开始，中国大学MOOC将不再发放免费证书。认证证书（同时有纸质版和电子版）收费：100元/人。完成全部的课程学习后，成绩位于60分至84分的同学通过申请将获得合格证书，85分至100分的同学申请后将获得优秀证书。

  具有一定的数学基础，掌握了线性代数以及概率论与数理统计两门课程涉及到的知识。

[1]张学工《模式识别》（第3版），清华大学出版社，2010年。

[2]杨杰 郭志强《模式识别及MATLAB实现》，电子工业出版社，2017年。

[3]郭志强 杨杰《模式识别及MATLAB实现--学习与实验指导》, 电子工业出版社，2017年。