一、人工神经网络在模式识别方面有哪些应用？仅仅是用来分类嘛
不仅仅是分类，用途非常广泛。经过多年的研究和发展，模式识别已成为当前比较先进的技术，被广泛应用到文字识别、语音识别、指纹识别、遥感图像识别、人脸识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等方面。
模式识别的定义：是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，来对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。该技术以贝叶斯概率论和申农的信息论为理论基础，对信息的处理过程更接近人类大脑的逻辑思维过程。
现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构模式识别方法。人工神经网络是模式识别中的常用方法，近年来发展起来的人工神经网络模式的识别方法逐渐取代传统的模式识别方法。
二、计算机模式识别的发展方向
这属于人工智能研究的一个领域，与机器学习共同构成了该学科的基础，因为是基础，发展方向也很多，如文本识别，图像分析，自然语言处理（分词，词性标注，词性消歧，语义分析，信息检索）等。
三、模式识别与智能系统 学了是做什么的啊？
模式识别与智能系统是一个新兴的交叉学科，它源于自动控制与计算机科学，又和机电一体化、人工生命等学科密不可分，涉及计算机技术、控制与决策、电子信息、机电一体化、生物信息等众多研究领域。
本学科培养德智体全面发展，在模式识别与智能系统领域具有坚实的理论基础、系统的专业知识和熟练的实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展的需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。具备模式识别、图像处理、人工智能、智能控制以及智能信息系统等方面的独立从事科研和科技开发工作的能力，注重理论联系实际，具有较强的创新意识和良好开拓能力，能够分析和解决经济建设和交叉学科中涌现出的新课题。熟练掌握一门外语，具有健康的身体。
二、研究方向
1．先进机器人技术
机器人是模拟人某种功能的自动化的机械电子装置。侧重于机器人控制系统、决策规划系统、结构可视化设计等方面的研究与开发，以各种工业机器人、足球机器人、自主机器人为主要研究内容。
2．计算机视觉与模式识别
研究计算机视觉的理论与方法。应用图像工程的有关原理与技术，研究图像获取、处理、分析、理解与辨识功能的实现，并应用于实际工程问题。
3．智能控制与调度
对模糊集理论、模糊控制及决策、神经网络、专家系统、遗传算法等智能控制理论和方法的研究，着重研究上述方法的综合及其在工业控制中的实际应用，提高控制的效果和系统性能。
4．智能信息系统
将控制、优化、决策与调度结合起来，实现生产过程的综合自动化，以及建立面向应用的管理与决策支持系统。着重研究各类复杂信息系统的优化、控制决策与调度。
5．计算机控制技术及应用
研究在低成本的概念下，使用先进的控制方法、计算机控制技术和网络技术，设计计算机控制系统。着重开展对工业控制网络、现场总线和分布式计算机控制系统的研究。
6.模式识别与信息处理自动化
研究模式识别与信息处理的理论与方法。重点研究文字识别、语音、图象识别的方法、关键技术及其实际应用。
7.系统仿真与虚拟现实
系统仿真是应用系统建模与科学的计算方法，模拟并分析客观事物运行规律。虚拟现实则又加以先进的图像图形处理技术，丰富参与者的沉浸感与想象力。
8.现代传感器技术与智能仪表
各种新型传感器的设计和应用。以超声、微波、激光等现代检测技术为手段，以计算机为工具的各种智能仪表的设计和使用，现代检测技术与智能仪表在工程领域的应用。
四、心理学 什么是模式识别?它有哪些模型?
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模式识别理论，这个是理论热点
模式：刺激的空间组合和时间组合，即刺激的整体结构。如视觉刺激模式、听觉刺激模式等，各个模式都不相同，复杂模式还会包含子模式。
模式识别：个体确认所知觉的模式是什么，并将它与其它模式区分开来。是知觉研究中认知心理学的主要研究领域
模式识别过程：感觉信息与长时记忆的有关信息进行比较，决定它与哪个长时记忆中的项目有着最佳匹配的过程。
（1）模板匹配理论：长时记忆中存储了各种与过去生活中形成的外部模式相对应的袖珍副本（模板），内在模板与客观事物的刺激模式之间存在着一一对应的关系。模式识别是将刺激提供的信息与相应的模板进行匹配的过程
，是一种自下而上的加工模型。精确匹配
优点：模板说可以在一定程度上解释人在知觉过程中如何进行模式识别，并在实现具有人工智能的机器模式识别中得到了实际运用。
缺点：模板说在解释人的模式识别方面仍然有许多缺陷。①按照该理论的假设，每一个有千变万化现象的同一个事物，记忆系统中都要储备与之一一对应的模板才能识别，需要在记忆中存储大量模板②这种理论对模式识别的解释比较刻板和生硬，缺乏人们在实际知觉中对模式识别的灵活性和变通性③没有明确阐释模板匹配的机制，尤其难以解释人们迅速识别一个新的、不熟悉模式的现象。
（2）原型理论：记忆中储存的不是与刺激模式一一对应的模板，而是一类刺激模式的原型（有关某一类事物或刺激模式的概括性表征，反映一类客观事物所具有的共同基本特性）。模式识别是在记忆中找到与当前的刺激模式最相似的原型的过程，不需要严格匹配，只要存在相应的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到识别。近似匹配
优点：原型匹配理论大大减少了模板的数量，不仅减轻了记忆负担，而且使模式识别的过程具有灵活性和变通性。这种识别过程基本与日常生活经验相符。
缺点：理论不够清晰直观；匹配过程只强调自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。
（3）特征分析理论：每一种刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一类别模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和对这些特征的分析在模式识别过程中起着关键性的作用。
人已有的知识经验中的客观事物，以各种基本特征的方式储存在记忆系统中，模式识别的过程首先是对刺激信息的特征加以分析，抽取有关特征并加以合并，再与长时记忆系统中已储存的各种相应的特征比较，一旦获得二者特征之间最佳匹配，刺激就被识别。最佳匹配
优点：①依据刺激的特征进行识别，避免预加工的困难，使识别有更强的适应性②同样的特征可以出现在许多不同的模式中，极大地减轻了记忆负担③在识别中需要抽取必要的特征，再加以综合，使模式识别过程有更多的学习色彩。
缺点：只有自下而上的加工，没有自上而下的加工，由局部加工到整体加工，无法说明人在识别模式中的主动性和能动性。
实验58 视觉搜索实验（特征整合论）Treisman特雷斯曼,1980
鬼域模型：Selfridge (1959)提出，以特征分析为基础，将模式识别过程分为4个层次。即映象鬼（对外部刺激进行编码，形成刺激的映象）、特征鬼（对刺激的映象进行分析，分解为各种特征）、认知鬼（监视各种特征鬼的反应，当发现了有关的特征时就会喊叫）和决策鬼（根据这些认知鬼的喊叫，选择喊叫声最大的那个认知鬼所负责的模式，作为所要识别的模式）