前言

随着大数据、云计算、人工智能等新技术的出现，信息学科得到空前的发展。模式识别技术已经成为多学科和多领域专家、学者和技术人员共同关心的技术问题。作为人工智能的重要方面，模式识别也从单一的信息学科专业方向，演变成一个在自然科学和社会科学等诸多领域都受到重视的学科方向。

模式识别学科在武汉理工大学的发展有较深厚的底蕴和传承。早在1996年，武汉理工大学设置电子信息工程本科专业，从那时起，杨杰等教授就开始为本科生开设模式识别课程，后逐渐延伸到研究生的课程体系。2017年，由杨杰教授担任主编、郭志强教授担任副主编，编写了模式识别教材《模式识别与MATLAB实现》，并由电子工业出版社出版。该教材的出版为“模式识别”课程的发展做出了贡献，被很多高校和科研院所作为教材或参考书，也为本课程的建设奠定了基础。通过几年的教学实践，以及众多热心读者的反馈，我们发现原来的教材已不能适应当前教学的需求，而且近年来模式识别理论与应用又有了很多新发展。因此，我们重新组建了教材改编小组，从内容到形式，对原有教材进行大规模的修订，形成了本次出版的《模式识别——原理、应用及实现》，并由清华大学出版社出版发行。


本书共分10章。第1章为绪论； 第2~3章介绍贝叶斯决策理论，包括贝叶斯分类器及概率密度函数的参数估计； 第4章介绍非参数判别分类方法，包括线性分类器和支持向量机基本原理； 第5章介绍聚类分析； 第6章介绍特征提取与选择； 第7章介绍模糊模式识别； 第8章介绍传统神经网络基本原理； 第9章介绍深度学习的主要模型； 第10章介绍模式识别的工程应用，包括中文文本分类、人脸识别和图像分类。

为了适应模式识别学科的新发展，体现模式识别的新应用，满足日常教学的需要，本教材主要有以下特点： 

与《模式识别与MATLAB实现》相比，本书在内容上，完善传统内容，跟踪学科发展，充实工程应用。如第9章紧跟学科发展前沿，充实了深度学习的内容，介绍当前深度学习主流模型。第10章为全新内容，以工程案例的形式，介绍了3个模式识别的工程应用。全书的实验例程也全部在Python环境下改写调试完成。

在形式上，教材结构更加完善，编排更加合理，同时充分利用现代教材建设手段，引进数字化、立体化编撰方法，针对教材的知识难点和学习中的痛点，编者在不同章节里精心制作了36个微课视频，进一步增强了教材的可读性和可用性。

本教材第1章、第3章、第5章和第7章由郭志强修订(编写)，第2章、第4章、第6章和第10章由阮军修订，第8章和第9章由王昱修订，吴尚佳、倪应芳、韩鑫武等参加了部分插图的制作和程序的调试工作。全书由郭志强统稿。

特别感谢杨杰教授在本教材的撰写过程中给予的支持和帮助，在百忙之中，杨教授审阅了全书并给出了宝贵意见。编者还要感谢清华大学出版社盛东亮在本书编写过程中的支持。当然，最重要的，编者要感谢参加编写《模式识别与MATLAB实现》的所有老师和同学，因为在本书中仍使用了其基本内容，这是本版教材的重要基础。在编写本书的过程中参考了大量模式识别和机器学习领域的文献，在此对这些文献的作者表示真诚的感谢。

由于时间仓促和编者水平所限，教材中难免有不足之处，敬请广大同行和读者批评指正。


编者
2024年10月3日