前言

在当今信息爆炸的时代，模式识别技术已成为科学研究和实际应用中不可或缺的重要工具。无论是图像识别、语音处理，还是自然语言理解，模式识别技术都在推动着人工智能各个领域的进步与创新。随着人工智能技术的迅猛发展，模式识别技术不仅帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息，还改变了我们与世界互动的方式。学习人工智能前沿学科领域，必然需要基础知识作为先导。模式识别技术旨在研究如何用计算机实现人对外界事物的识别与分析能力，是人工智能领域的核心技术基础之一。掌握模式识别基础理论与实现技术是学习人工智能科学的重要基础环节。

本书根据中国工程教育专业认证、卓越工程师教育培养计划等的要求，引领读者进入模式识别知识体系的大门。本书系统介绍了模式识别的基本概念和基本原理，用通俗易懂的语言阐述了模式识别的基础理论，对于模式识别经典算法，均配有实例及Python实现过程，并给出了模式识别技术在图像分析中的应用实例。本书对于学生全面掌握模式识别技术的基本算法原理、拓宽学生专业知识面、提升理论结合实际的能力具有重要作用。

结合人工智能专业和自动化专业新工科建设的培养目标，本书的特色及创新如下：

（1） 内容深入浅出，案例内容丰富，注重理论结合实践。本书包括模式识别学科的基础理论和经典方法，每章典型的模式识别方法后均附Python实现的应用实例，帮助学生通过编程加深对理论知识的理解，做到理论与实践的统一。

（2） 引入研究性教学，强化工程教育和能力培养。本书最后一章融入作者团队在模式识别与图像分析领域的特色研究成果，介绍了模式识别技术在图像分析系统中的实际应用案例，使学生可以初步具备结合实际需求设计模式识别系统的能力。

（3） 结合领域发展趋势，介绍前沿内容。本书除了介绍模式识别的基础经典理论外，还专门介绍了近年来比较流行的深度神经网络及相关的Python实现方法。结合人工智能领域发展动态，还介绍了大模型网络及其应用情况，帮助学生了解领域前沿技术。

本书共9章，涵盖了模式识别的基本理论框架、当前研究的热点及未来的发展趋势。第1章介绍了与模式识别相关的基本概念和典型应用，第2~7章介绍了模式识别中常见的分类器设计、模型评估等内容，第 8章介绍了近年来比较流行的深度学习技术，第9章介绍了模式识别在图像分析中的应用案例及当前最流行的大模型技术，让学生了解科技前沿发展动态。除了第 1 章和第 9 章外，每章最后均配有 Python 实现的相关算法，使学生从实践的角度理解知识，同时每章提供对应的习题，供学生课后巩固练习。 

本书由北京科技大学自动化学院曾慧、李擎和智能科学与技术学院张利欣担任主编。其中，第 1~4 章由曾慧编写，第 5、6 章和9.3、9.4 节由李擎编写，第7、8章和9.1、9.2节由张利欣编写。本书主要内容在北京科技大学自动化学院的本科生及研究生教学中使用多年，其间各位同学提出了宝贵意见，在此一并感谢。在本书的编写过程中，作者课题组的多名研究生(博士生梁溢友，硕士生詹雨琪、肖紫月、韩旭、张王清、刘笑彤、李言容、刘爽、宫志成、周志、李甜慧、胡恒瑞、伊方舟)参与了部分书稿的图形绘制和内容校对、Python程序调试及验证工作，在此对他们表示感谢。

本书得到北京科技大学校级规划教材项目(项目编号：JC2021YB021)的资助，得到了北京科技大学教务处的全程支持，在此表示感谢！

本书编写过程中参考了大量文献，在此对文献的作者致以真挚的谢意！由于编者水平有限，书中难免存在疏漏之处，敬请广大读者批评指正。

编者 

2025年3月