一、专业介绍
模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。
模式识别与智能系统属控制科学与工程的二级学科，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。在光学字符识别、语音识别、人脸识别、视频追踪、医学图像处理等方面均有广泛应用。
模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。 本学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要
学科分支。
该学科的硕士毕业生应具有坚实的模式识别与智能系统学科的基础理论和系统的专门知识;对于模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态有较深的了解;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;具有从事模式识别与智能系统中的某一研究方向的科学研究或独立担负专门技术工作的能力，并取得有意义的成果;较为熟练地掌握一门外国语。
目前设立模式识别与智能系统专业的院校有30所。其中有北京工商大学、中国矿业大学、中国科学院大学、中国航天科工集团第三研究院、辽宁石油化工大学、渤海大学、苏州大学、南京理工大学、江苏科技大学、河海大学、江苏海洋大学、中国科学技术大学等。
二、就业前景 1、发展前景
该学科培养的研究生毕业后，可到大、中、小型企业，科技部门，
高等院校，金融、电讯单位，政府机关等各行业从事自动化和系统工程相关的科研、开发、设计、研制、生产与管理等工作。
下图是模式识别与智能系统的就业前景图，就业率偏高，去向最
多的行业是计算机、通信和其他电子设备制造业，薪资不是很理想。
2、就业方向
本专业毕业研究生适应能力强、就业面广，可在高等学校、科研院所、企业，从事涉及到计算机、微电子、自动化、仪器仪表和通信、通讯等学科领域的教学、科研、科技开发、技术支持、销售、技术管
理等工作。
就业方向有以下几种： 1.模式识别与智能信息处理
该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。 2.计算智能与智能系统
本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等；人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为；以“计算”的形式表现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。 3.智能信息与控制
控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是
控制论的核心。在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。
4.智能控制理论、方法及其应用
该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。运用人工智能、计算智能（包括模糊逻辑、神经网络和进化计算）等理论与方法，结合现代控制理论（如鲁棒控制、自适应控制、变结构控制等），研究智能递阶、分散控制或优化调度系统。主要包括：基于模式分类、计算智能和知识工程方法的大规模复杂系统的综合集成建模；基于计算机视觉的生产过程质量监测与优化控制；基于知识和模拟进化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性转换技术；智能控制系统的结构性质（如稳定性、能控（能观）性、自主性等）的研究；智能系统的整体优化方法及自组织保优机制的研究；基于Agent技术的开放复杂巨系统的智能优化控制与决策；网络环境下的智能自动化理论与技术；基于现场总线技术的计算机控
新版模式识别与智能系统考研院校排名及考研难度分析 - 图文
