一、学科概况
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。
二、培养目标
本学科培养从事模式识别与智能系统的研究、开发、设计等方面工作的高级专门人才。
1.博士学位应具有模式识别、信息处理、人工智能与认知科学及有关数学领域坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识;对于模式识别与智能系统主要前沿领域有深入了解;能独立开展模式识别与智能系统中有关研究方向的专题研究工作，并取得具有创造性的研究成果;学风严谨;至少掌握一门外国语，能熟练地阅读本专业的外文资料，具有一定的写作能力和进行国际学术交流的能力。
2.硕士学位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。
三、业务范围
1.学科研究范围模式识别，图象处理与分析，计算机视觉，智能机器人，人工智能，计算智能，信号处理。
2.课程设置随机过程与数理统计，矩阵论，优化理论，近世代数，数理逻辑，数字信号处理，图象处理与分析，模式识别，计算机视觉，人工智能，机器人学，计算智能，非线性理论(如分形、混沌等)，控制理论，系统分析与决策，计算机网络理论等。
四、主要相关学科
控制理论与控制工程，计算机科学与技术，信息与通信系统，电子科学与技术，生物学，心理学