《现代数据分析与信息模式识别》(作者丁世飞、靳奉祥、赵相伟)以“复杂数据数据分析模式识别”为主线，论述了现代数据分析与信息模式识别的基本理论和方法，旨在利用模糊集、粗糙集、粒度计算等不确定的理论与方法分析数据的内在特性、数据间的依赖关系、数据的分类分析与聚类分析、多元数据的矩阵模式分析，并用于知识的发现、识别、决策、对策及融合分析。主要内容包括：不确定性分析的理论与方法、多因素分析、分类分析、聚类分析、多元数据的矩阵模式概论、差异矩阵的信息评判与度量、模式矩阵间差异的关系分析、信息模式测度、信息特征压缩、信息模式识别、神经网络与分类、支持向量机与分类等。<br /> 本书的主要特点体现在“数据知识智能”的学习过程，在阐述相关领域最基本、最重大成果的同时，也介绍了这些领域的最新进展，并且包含了作者在这些领域的最新研究成果。<br /> 《现代数据分析与信息模式识别》可作为计算机科学与技术、控制科学与工程、智能科学与技术、测绘科学与技术、地理信息系统等专业领域从事人工智能、机器学习、数据挖掘、知识发现、智能信息处理、智能决策分析等研究的相关专业技术人员的参考书，也可作为相关专业的博士生、硕士生以及高年级本科生的教材。