《模式识别》主要介绍统计模式识别和结构模式识别的相关内容。全书由7章组成，第1章为绪论，第2章介绍统计模式识别中的几何方法，着重介绍特征空间的概念和相关分类器的设计方法。第3章介绍统计模式识别中的概率方法，着重介绍最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。第4章讨论典型分类器错误概率的计算问题。第5章讨论无监督情况下的模式识别问题，着重介绍几种典型的聚类算法：基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。第6章讨论结构模式识别问题，给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置，包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。最后，在第7章对全书进行总结。<br />《模式识别》可作为电子信息类各专业高年级本科生和硕士研究生模式识别课程的教材，也可供从事模式识别相关研究的教师和科研人员参考。