分類識別是人類最重要的基本活動之一，在人類的日常生活、社會活動、科研生產以及學習、工作中無時無處不在進行著分類識別。模式識別是研究分類識別理論和方法的科學，是一門綜合性、交叉性學科。在理論上它涉及代數(shù)學、矩陣論、概率論、圖論、模糊數(shù)學、最優(yōu)化理論等等眾多學科的知識，在應用上又與其他許多領域的工程技術密切相關，其內涵可以概括為信息處理、分析與決策，它既是人工智能研究領域的重要分支，又是實現(xiàn)機器智能必不可少的技術手段。該學科的理論任務是運用一切相關科技研發(fā)分類識別的理論和方法，而其應用目標是創(chuàng)造能進行分類識別決策的智能機器系統(tǒng)以代替人類的分類識別工作。自80年代以來，它始終受到學術界和各應用領域的極大重視，計算機軟、硬件技術的日臻成熟及其他相關學科的迅速發(fā)展更使它成為理論研究和技術開發(fā)的熱門學科，其重要的學術價值和廣泛的應用范圍使得人們越來越認識到該課程的重要性，也吸引了各領域的科研人員投入極高的學習熱情。近十幾年來，與模式識別相關的理論專著、論文、科研成果層出不窮，使得該學科得以豐富和發(fā)展，形成了許多大類的模式識別理論、方法。但是現(xiàn)在多數(shù)著作只涉及一至兩類模式識別知識的介紹，多學科、多視角、多層次地介紹該學科知識的著作不多，能兼顧教學使用和科研參考的高校教材也較少，因此有必要將該學科涉及到的基本理論、基本方法原理以及當代發(fā)展成熟的理論技術進行沉淀、提煉、歸納、整合，讓讀者能較系統(tǒng)地掌握本學科的理論精髓，較全面地了解和掌握相關技術，這也正是我們撰寫本書的初衷和希望本書能實現(xiàn)的目標。
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