模式识别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、生物的传感器等对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。
　　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。

　　模式识别方法主要包括统计模式识别和结构模式识别两类，本课程主要学习统计模式识别方法。

成绩达到60分，课程考核合格。

微积分，线性代数，概率论与数理统计，程序设计基础

[1] 张学工.模式识别（第3版）.清华大学出版社,2010
[2] 黄凤岗,宋克欧.模式识别.哈尔滨工程大学出版社,1997
[3] J.P. Marques de Sá. Pattern Recognition: Concepts, Methods and Applications. Springer, 2001
[4] Andrew R. Webb. Statistical Pattern Recognition (2nd Edition). Wiley, 2002
[5] Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas. Pattern Recognition (4rd Edition). Academic Press, 2008