本书目录导读：
模式识别导论——深度解析模式识别领域的经典之作
《模式识别导论》
作者：王飞跃
出版社：科学出版社
出版时间：2015年
《模式识别导论》是我国著名学者王飞跃教授所著，由科学出版社出版，本书全面介绍了模式识别的基本概念、原理、方法及其在各个领域的应用，是模式识别领域的经典之作，本书适合作为高等院校计算机科学与技术、自动化、电子信息工程等相关专业的本科生、研究生教材，也可供从事模式识别研究的科研人员参考。
本书共分为十章，主要内容包括：
第一章：绪论
介绍了模式识别的基本概念、发展历程、应用领域及本书的章节安排。
第二章：模式识别的基本方法
本章介绍了模式识别的基本方法，包括距离度量、相似性度量、聚类、分类、回归等。
第三章：特征提取与选择
本章讨论了特征提取与选择的方法，包括特征提取、特征选择、特征变换等。
第四章：监督学习
本章介绍了监督学习的基本方法，包括线性分类器、支持向量机、神经网络等。
第五章：无监督学习
本章介绍了无监督学习的基本方法，包括聚类、主成分分析、隐马尔可夫模型等。
第六章：模式识别在图像处理中的应用
本章介绍了模式识别在图像处理中的应用，包括图像分割、图像分类、目标检测等。
第七章：模式识别在语音信号处理中的应用
本章介绍了模式识别在语音信号处理中的应用，包括语音识别、说话人识别、语音合成等。
第八章：模式识别在生物信息学中的应用
本章介绍了模式识别在生物信息学中的应用，包括基因序列分析、蛋白质结构预测等。
第九章：模式识别在自然语言处理中的应用
本章介绍了模式识别在自然语言处理中的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
第十章：模式识别的发展趋势与挑战
本章展望了模式识别的发展趋势与挑战，包括深度学习、迁移学习、多模态学习等。
《模式识别导论》一书全面、系统地介绍了模式识别领域的知识，具有很高的学术价值和实用价值，本书的出版对于推动我国模式识别领域的发展具有重要意义。