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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。强烈建议研一新生选修这门电子院课程！ 3121100411 神经网络与模式识别 36课程 2学分神经网络与模式识别这门课程的导师刘绍华老师待人很好，上课讲的很多东西都是很生动、有趣的，从这门课程上面大家可以了解到很多专业知识。可以关注一下刘老师。。。刘绍华副教授硕士生导师刘绍华，男，博士，副教授，硕士生导师；于1998年和2001年在浙江大学获学士和硕士学位，2006年1月在中国科学院获博士学位；主要研究兴趣包括无线通信、嵌入式系统、物联网、云计算、移动互联网。作为项目负责人主持国家自然科学基金、国家高技术研究发展（863）计划、国家科技重大专项子课题、中央高校基本科研业务费暨青年科研创新计划专项以及航天八部、中国移动等企业合作项目，兼任欧盟框架计划国际合作项目秘书长、子课题负责人，技术负责科技部对欧盟国际合作项目、863计划项目、电子发展基金以及多个企业合作项目；此外，作为主研人参与了国家自然科学基金（重大/面上）、国家重大基础研究（973）计划、国家科技支撑、科技攻关、科技奥运、863、国防科技工业民用航天科技预先研究等项目。在多年从事通信与信息系统技术研究过程中，研制了多个软硬件产品，近年来申请获得专利7项、软件著作权十多项，参与提交国际标准2项，有多项重要研究成果通过验收和鉴定，并被评价为“平台属国内领先，关键技术达到国际先进水平”，曾获IBM X10创新奖；在IEEE、ACM、Springer、Elsevier等出版的国际期刊和中国科学、计算机学报、软件学报、电子与信息学报等国内一级学报以及ICC等国际会议上发表学术论文百余篇，大部分论文被SCI、EI或ISTP索引，此外出版专著译著多部。目前担任中国通信学会云计算与SaaS专委会委员，国家863计划、国家自然科学基金、电子发展基金、中国银行招标项目评审专家，ACM/ICST GRIDNETS国际学术会议本地联合主席、组织委员会委员、程序委员会成员，第三届中欧毫米波与太赫兹技术国际研讨会联系人、秘书长，以及Elsevier FGCS、JCST、中国科学、计算机学报、电子学报、电子与信息学报、计算机研究与发展等多个国际国内期刊和学术会议论文评审人，并且与国内外许多著名大学、研究所和IBM、Google、中国移动等企业建立了紧密合作关系。科研经费充足，能够为优秀学生提供奖学金、世界前沿的科技视野和国际化的发展平台。电子邮件：liushaohua@bupt.edu.cn

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