模式识别与智能系统是20世纪60年代以来，在信号处理、人工智能、控制论和计算机技术等学科基础上新兴的交叉学科。它以传感器采集信息，以信息处理和模式识别理论为核心，利用数学方法和计算机工具，探索如何处理、分类和理解各类媒体信息，从而构建具备智能特性的系统或装置，提升系统性能。这门学科集理论与实践于一体，是控制科学与工程领域的重要分支，具有广泛的实际应用价值。
本学科的培养目标旨在造就高级专门人才，包括博士和硕士层次。博士生需具备深厚的理论基础和专门知识，对模式识别与智能系统前沿有深入理解，能够独立进行创新性研究，并具备严谨学风和良好的外语交流能力。硕士生则需掌握扎实的学科基础，了解研究领域动态，并能熟练应用计算机解决相关问题，进行科研或承担专门技术工作。
在业务范围上，模式识别与智能系统涉及广泛的领域，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、智能机器人、人工智能等。课程设置涵盖随机过程、数理统计、矩阵论、优化理论等理论课程，以及数字信号处理、图象处理、计算机网络等实践课程。
相关学科包括控制理论与控制工程、计算机科学与技术、信息与通信系统、电子科学与技术，甚至是生物学和心理学，这些学科为模式识别与智能系统提供了丰富的理论和技术支持。
控制科学与工程是一门研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。它是20世纪最重要的科学理论和成就之一，控制科学以控制论、信息论、系统论为基础，研究各领域内独立于具体对象的共性问题，即为了实现某些目标，应该如何描述与分析对象与环境信息，采取何种控制与决策行为。它对于各具体应用领域具有一般方法论的意义，而与各领域具体问题的结合，又形成了控制工程丰富多样的内容。