模式识别与智能系统学科探讨与发展新一代的智能机器，包括如何提高计算机认知感知能力和思维决策能力，使其具有模式识别和模仿人处理复杂环境与事物的能力，该学科正成为一门理论性强、应用广泛的综合性交叉新兴学科，在控制科学和计算机科学领域中具有十分重要的地位。
该学科建于1986年，同年被授予硕士学科授予点，作为自动控制理论及应用博士点的组成单位于1993年开始招收博士研究生，随后成为自动化学科的博士后流动站组成单位。1998年正式成为模式识别与智能系统的博士学位授予点，并被批准按控制科学与工程一级学科培养博士生。1986年以来，已培养硕士、博士生200余名，目前，该学科由人工智能与机器人研究所、机器智能与数据挖掘研究室和信息与控制工程系组成。在“八.五”、“九.五”期间和“教育振兴行动计划”中被学校确定为重点发展学科，2000年被批准为陕西省数字技术与智能系统重点实验室。
目前有2500多平方米实验室面积和先进的实验设备，固定资产总额达2000多万元，整体工作环境和条件达到或接近国际先进水平。该学科现有院士1名，教授13人，副教授13人，其中获得博士学位的教师有18人，已形成了一支以中青年教师为主体，以教授、博士为骨干，具有一定国际影响、人员结构合理的高水平学术梯队，近五年来承担了国家科技攻关、863高技术、国家自然科学基金、国家教委博士点基金、国防科研及型号研制以及企业委托的重大横向课题等科研项目40余项，获得研究与开发经费约2000万元，取得了多项重要成果和显著的社会经济效益。
1996年来，在IEEE和中国科学等国内外重要学术期刊上发表了一系列高水平学术论文，五年累计380余篇，其中SCI、EI收录180多篇；出版学术著作和教材6部；获国家科技进步奖1项，省部级科技进步奖7项，国家发明专利1项，国家与省级教学成果奖各1项。
本学科十分重视应用基础理论研究和开拓新的前沿性的研究领域，注意应用技术研究与发展我国高新技术产业相结合。在初级视觉信息计算模型，基于图像信息的智能控制与识别系统，智能行为的数理机制探索与模型化等研究内容、方法和所取得的成果方面处于国际研究前沿，形成明显特色。经过十多年的发展，已形成以下主要研究方向：1.计算机视觉与模式识别
2.计算智能与数据挖掘
3.多传感信息融合及智能检测与控制系统
4.网络环境下的智能决策支持系统与自适应网络入侵检测
该学科整体研究实力处国内领先水平，一些主要研究方向处于先进水平并有相当的影响，特别是该学科的人工智能与机器人研究所于2000年获国家自然科学基金委“创新研究群体科学基金研究计划”首批资助。
该学科与美、日、英、法、德、澳和新加坡等国家的研究机构和高等院校建立了稳定的学术交流关系，联合培养博士生，互派教师短期讲学，接收发达国家的留学生和访问学者，与世界一流同类学科相比，优秀拔尖年轻人才还不多，实验手段和应用基础研究相对薄弱，这些问题需要在学科建设中进一步加强和提高。
本学科今后五年建设的主要目标使本学科点在国内继续保持领先水平，力争在多个研究方向上达到国际先进水平。其总体思路是在现有学科的基础上，通过学科建设与科学研究相结合，高质量完成正在承担的国家各项重要科研课题，争取更多更大的带有人局性和战略性的国家基础研究和高技术发展的科研项目，不断增强学科的科研实力和研究水平，培养一批科研工作能力强、热爱教育和科学事业的年轻学术带头人，将本学科建成我国模式识别与智能系统领域高层次人才培养和科学研究基础，培养一大批立足国内的博士和硕士为国民经济建设服务。预期成果包括：获3－4项国家级科技奖励，其中要有2项左右自然科学奖或技术发明奖，并通过技术成果转移，产生1－2项经济效益达千万元的推广应用项目；在国内外学术刊物上继续发表一批高水平的学术论文。出版5部反映本学科学术前沿水平的专著和教材，为各类学生开设10门左右的新课程。
您现在的位置： 