前言

随着人工智能技术的飞速发展及其在各行业的广泛应用，掌握人工智能与模式识别的基本理论、方法和实践，已成为现代工程科技人才的核心能力之一。人工智能不仅在理论研究中取得了突破，更在智能控制、智能制造、数据分析等工程领域中得到了广泛应用，推动了各行各业的技术变革。因此，如何将这些先进的理论与方法用于解决复杂工程问题，成为学术界和工业界的重大课题。

本书应运而生，旨在为读者提供一份系统的学习指南，帮助读者深入理解人工智能与模式识别的基本概念、核心方法及其工程应用。书中内容涵盖了从经典的聚类分析、判别函数、特征选择与特征提取，到现代的支持向量机、深度神经网络、深度学习等前沿技术，构建了一个完整的知识体系。本书特别强调理论与工程实践的结合，融合了课题组在锂电池剩余电量估计、电力系统暂态稳定评估、轨道交通变压器故障诊断等领域的最新研究成果，为读者提供了具有实际应用价值的案例分析。

本书是西南交通大学控制、电子信息与电气等相关专业的硕士研究生和博士研究生教材。全书共11章，内容从绪论开始逐步展开，涵盖了经典方法与前沿技术的相关理论、算法与应用。各章均由具有丰富教学和研究经验的专家编写，确保内容的准确性、系统性与实践性，突出工程应用的针对性与可操作性。

本书的主要特色包括： 

（1） 基础扎实，体系完整。系统阐述人工智能与模式识别的基本概念、经典算法与数学基础，帮助读者建立完整的知识框架。

（2） 案例导向，专业融合。结合电气、电子、控制、能源等工程领域的实际案例，特别是课题组在相关领域的创新成果，帮助读者理解理论与工程实践的紧密联系。

（3） 强调方法，注重实践。不仅讲解理论原理，还着重介绍算法设计思路、实现步骤及评估方法，提升读者解决实际问题的能力。

（4） 语言规范，原创性强。严格遵循学术写作规范，内容经过精心组织与反复推敲，确保表述精准、逻辑严密。

本书适合高等院校与科研院所电子信息类、自动化类、电气类、计算机类等专业的研究生和高年级本科生作为教材使用，也适合从事智能信息处理的科研人员和工程技术人员参考。无论是系统性的课堂教学，还是个人自学，读者都能通过本书打下坚实的理论基础，拓宽技术视野，并为将来智能化工程系统中的应用和研究提供有力支撑。

由于编者水平有限，书中难免存在不足之处，恳请广大师生与读者提出宝贵意见与建议，以帮助本书不断完善，使得更多从事人工智能与模式识别研究与应用的人员受益。

编者

2026年3月