随着近十几年人工智能在各个领域的应用，模式识别技术作为人工智能的重要领域也在飞速的发展，该技术主要是用计算机从输入的数据样本中确定特定的人员、物体或者事物的标志、特征或性质。模式识别技术有助于机器自动实现听觉、视觉以及其他感官功能，然后获得更加有效和准确的结果。

模式识别的方法包括几大类，例如结构模式识别、统计模式识别、模糊模式识别、神经网络识别等。神经网络是模式识别中最重要的方法之一，下面来介绍下神经网络在模式识别中的具体应用领域：

1.图像图形的识别与分类领域

可以完成目标的检测与定位功能，在安防或交通监控中检测并识别人、车辆等信息，从而完成相关定位功能；完成图像识别与分类功能，方便图像的管理和检索，提高用户体验；医学图像分析识别病变组织、肿瘤等情况，辅助医学分析诊断，提高准确性和效率。

2.自然语言处理领域

机器自动翻译功能，能够将一种自然语言自动翻译成另一种自然语言，翻译质量和效率得到很大提高；实体命名的识别功能，对于信息提取和知识图谱构建起重要作用；文本分类功能，可以根据语义和情感完成文章或者评论进行分类，可以对用户进行情感分析。

3.语音识别领域

语音分类与识别功能，可用于身份验证、语音门禁系统等；语音转文字功能，广泛应用于语音助手、智能客服、语音输入法等场景；语音情感分析功能，应用在客服行业中，分析客户情感了解客户满意度，提升服务策略。

4.生物特征识别领域

人脸识别、指纹识别、虹膜识别功能，不断提升识别的安全性和准确性，用于门禁系统、考勤系统、公安安防等场景。

5.信号处理领域

通信信号识别功能，有助于提高通信系统的性能和抗干扰能力，保障通信的安全和稳定；传感器信号处理功能，提取信号中的特征信息，实现对设备状态的监测和故障诊断，提高生产过程的安全性和可靠性。

模式识别中神经网络方法能够通过学习将输入映射到输出，实现分类和预测等功能，自适应能力强，强大的泛化能力和自然表达能力，能灵活模拟现实世界中数据间的复杂的关系。