北航模式识别保研笔试是为了选拔具备出色模式识别能力的学生，使其有机会进入北航攻读研究生学位的考试。毫无疑问，模式识别在现代科学和技术领域中起着重要作用，因此，北航模式识别保研笔试成为许多学子梦寐以求的考试。
模式识别，作为计算机科学和人工智能领域的重要研究方向之一，涉及从数据中发现模式并作出预测的技术。在现实生活中，模式识别被广泛应用于人脸识别、手写识别、图像处理、语音识别等诸多领域。所以，掌握模式识别技术对于推动科学技术的发展具有重大意义。
北航模式识别保研笔试作为北航研究生招生的一项重要考试，对于考生来说具有重要的意义。首先，通过参加北航模式识别保研笔试，考生可以展示自己在模式识别领域的扎实知识和丰富经验，为自己争取得到北航研究生学位的机会。
其次，北航模式识别保研笔试不仅可以评估考生在模式识别方面的能力，还能考查考生的动手能力、分析解决问题的能力以及创新思维。这些能力在科研工作中非常重要，对于进一步深造和从事科研工作都具有指导意义。
要成功通过北航模式识别保研笔试，考生需要进行全面的准备和系统的复习。以下是一些建议的方法和技巧，希望对考生有所帮助：
除了掌握复习方法和技巧外，考生还需要注意以下事项，在备考过程中避免一些常见的错误：
北航模式识别保研笔试对于那些热爱模式识别并希望攻读研究生学位的考生来说是一次重要的考试。通过全面的准备和系统的复习，考生可以提高自己的模式识别能力，并在考试中取得好成绩。不仅如此，备考过程中的实践和经验也将对考生的科研生涯产生积极的影响。
北京航空航天大学（以下简称北航）作为中国一流的航空航天类高校之一，其模式识别专业备受瞩目。模式识别是人工智能领域的重要分支，通过对数据进行分类、聚类、识别等操作，从而实现对事物的智能认知和分析。针对北航模式识别专业的复试笔试内容，考生需做好充分的准备，下面将介绍相关内容，帮助考生顺利通过北航的复试。
北航模式识别专业的复试笔试内容主要涵盖以下几个方面：数学基础、数据结构与算法、模式识别基础知识、英语等。其中，数学基础部分包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等内容；数据结构与算法涉及到常见数据结构（如栈、队列、链表等）和算法设计与分析；模式识别基础知识则包括模式分类、特征提取、模式识别方法等方面的内容。此外，英语部分主要考察考生的英语听力、阅读和写作能力。
数学基础是模式识别专业的重要基础学科，考生在复试笔试中需要掌握扎实的数学知识。高等数学部分主要包括极限、导数、积分等内容，考生需要熟练掌握常见函数的性质和求导、积分的方法；线性代数是模式识别领域的重要数学工具，考生需理解矩阵运算、向量空间、特征值等概念；概率论与数理统计则是模式识别中涉及概率模型、统计分析等方面的数学基础。
在模式识别领域，数据结构与算法是必不可少的知识点。考生需要熟悉常见数据结构的定义、特性以及操作，例如栈、队列、二叉树、图等；算法设计与分析是考生需要掌握的重点内容，包括递归算法、动态规划、贪心算法等。在复试笔试中，会考察考生对数据结构与算法的理解和应用能力。
模式识别基础知识是考生复试笔试的重点内容，涉及模式分类、特征提取、模式识别方法等方面。考生需要了解不同的模式识别方法，如统计模式识别、神经网络、支持向量机等；掌握特征提取的常用方法，如主成分分析、小波变换等；能够理解模式分类的基本原理和应用场景。
英语部分作为考生综合素质的考察内容，包括听力、阅读和写作。考生需要具备良好的英语基础，能够听懂简单的英语对话和文章；具备一定的阅读理解能力，能够理解英语文章的主旨和细节；写作能力也是考试的重点之一，考生需要能够用英语清晰地表达观点和思想。
为了顺利通过北航模式识别专业的复试笔试，考生可以按照以下建议进行备考： 1. 夯实数学基础，复习高等数学、线性代数和概率论与数理统计等内容； 2. 熟悉数据结构与算法，掌握常见数据结构的定义和操作，多练习算法设计与分析； 3. 深入学习模式识别基础知识，了解不同的模式识别方法和特征提取技术； 4. 提升英语能力，多听、多读、多写，提高英语综合应用能力； 5. 制定合理的复习计划，有针对性地进行复习和练习，做好时间规划和备考准备。
通过认真备考和努力学习，相信考生们一定能够在北航模式识别专业的复试笔试中脱颖而出，实现自己的求学目标。祝愿考生取得优异的成绩，顺利进入心仪的学府，开启模式识别领域的学习之旅！
很明显楼上是抄袭的。
我自己写写，拒绝抄袭。
常见的如：
指纹识别（IBM的指纹开锁，指纹门，指纹签到）
车牌识别（违章的时候咔嚓一下，你的车牌就被记录了）
语音识别（苹果sir，语音输入法）
手写体识别（触屏上的手写输入）
虹膜识别（电影里的高级密码锁，虹膜签到）
还有最常见的各大搜索引擎采用的方法也都是模式识别的范例。
图像领域：
图像分类、目标识别（比如雷达图像）、人脸识别（电影里把你的照片输入进去就能找到你的其他信息）
视频领域：
手势识别、目标跟踪、目标识别。
大概这样， 欢迎补充
模式识别的主要理论
(1)模板匹配理论
该理论认为人的长时记忆中存储着许多由过去生活经验所形成的关于客观事物刺激模式一一对应的微型副本或拷贝，被称为模板。刺激信息进入记忆系统时就与已有的各种模板进行比较，寻找最佳匹配，从而做出对刺激模式的确认和角色刺激模式从而被识别。模式匹配理论的假设要求人脑中存储有足够多的相应模板才能识别一个模式，极大的加重了记忆负担，且与现实生活不符，也无法解释人们在实际知觉的中队模式识别灵活性和变通性。
(2)原型匹配理论
记忆中存储的是原型，原型是指一个类别或范畴的所有个体的概括表征。刺激信息经感觉传入后只需与这种概括化了的原型进行比较并获得最佳匹配之后就可以得到识别。
模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。
模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的数据结构，划分出具有特定属性模式类的空间聚集区，并辨认每一模式的类别。计算机的介入，使模式识别能处理影响因素众多的大量信息，选择决定分类的特征变量，并作出最佳决策。
模式识别是一门研究用计算机代替人来识别事物的学科。它不仅减轻了人的体力和脑力劳动，还可提高识别能力，使人们能完成以前所不能完成的大量识别工作。
模式的原意是指供模仿用的完美无缺的标本，所以模式识别是识别出给定的事物和哪一个标本（模式）相同或相近。因此模式识别是一种模式分类。它是用一组表示被研究对象特征的变量构成模式空间，按照物以类聚的观点分析给出的数据结构，划分出具有特定属性模式类的空间聚集区，并辨认每一模式的类别。计算机的介入，使模式识别能处理影响因素众多的大量信息，选择决定分类的特征变量，并作出最佳决策。
模式识别与智能系统属控制科学与工程的二级学科，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，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
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。
模式识别系统，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策和分类器设计5部分组成。模式识别系统各组成单元的功能如下：1）数据获取：利用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，对应于外界物理空间向模式空间的转换。一般，获取的信息类型有以下几种。一维波形：心电图、脑电波、声波、震动波形等。二维图像：文字、地图、照片等。物理参量：体温、化验数据、温度、压力、电流、电压等。2）预处理：对由于信息获取装置或其他因素所造成的信息退化现象进行复原、去噪，加强有用信息。3）特征提取：由信息获取部分获得的原始信息，其数据量一般相当大。为了有效地实现分类识别，应对经过预处理的信息进行选择或变换，得到最能反映分类本质的特征，构成特征向量。其目的是将维数较高的模式空间转换为维数较低的特征空间。4）分类决策：在特征空间中用模式识别方法（由分类器设计确定的分类判别规则）对待识模式进行分类判别，将其归为某一类别，输出分类结果。这一过程对应于特征空间向类别空间的转换。5）分类器设计：为了把待识模式分配到各自的模式类中，必须设计出一套分类判别规则。基本做法是收集一定数量的样本作为训练集，在此基础上确定判别函数，改进判别函数和误差检验。模式识别的关键是解决如何利用计算机进行模式识别，并对样本进行分类。执行模式识别的基于计算机的系统（可以是台式机、笔记本电脑或基于单片机、DSP和ARM等有计算能力的系统）称为模式识别系统。
光学模式识别即通过不同的光学特征来反应当前机器的工作状态。
属于控制科学和工程一级学科。 模式识别（英语：PatternRecognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
