《现代模式识别》是一本由孙即祥编著、国防科技大学出版社出版的专业书籍。本书详细阐述了模式识别的理论和方法，不仅涵盖了统计模式识别、模糊模式识别、神经网络技术、人工智能方法和句法模式识别等主流技术，而且涉及了信息融合、决策制定等领域的高级技术。全书共分为12章，每一章都有其独立的主题，主要围绕着模式识别的核心理论与技术展开讨论。
在内容编排上，该书首先在第一章引论中介绍了模式识别的基本概念及其重要性。随后，第二章至第七章深入探讨了统计模式识别的相关内容，包括但不限于聚类分析、判别域代数界面方程方法、统计判决、训练学习与错误率估计、特征提取与选择以及最近邻法等。第八章则专注于信息融合技术，在识别与决策领域中的应用。第九章和第十章讨论了人工智能方法，特别是在不确定条件下推理的方法。第十一章和第十二章分别介绍了其他的模式识别技术和方法。
由于模式识别学科具有高度的交叉性，它不仅涉及数学、计算机科学、控制理论等理论学科，还与信息处理技术、机器学习等多个工程领域的实际应用紧密相关。该书为读者提供了一个全面了解模式识别理论和技术的机会，涵盖了从基础理论到前沿技术的广泛知识。书中不仅包含了丰富的基础知识，也介绍了该领域内的最新研究成果和应用实例，使得它既适合在电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术及其他相关领域中学习的研究生和高年级本科生作为教材或参考书，也适用于科研人员在研究工作中参考。
本书的出版与发行，标志着孙即祥教授在模式识别领域研究的深厚积累和学术贡献。孙教授凭借多年的教学经验和科研成果，精心编撰了这本内容丰富、理论和实践相结合的专著。本书不仅能够帮助读者建立坚实的理论基础，更能够提供实用的技术手段，用于解决现实世界中的模式识别问题。孙教授的这本著作被认为是推进模式识别教学和科研工作的重要参考资料，对相关领域的学术和技术发展起到推动作用。
随着科技进步和社会发展，模式识别作为实现智能系统和产品的重要手段，其研究和应用的深度和广度都在不断扩展。本书的出版，反映了对模式识别领域长期积累的研究成果进行系统的整理和深化的需求。通过深入介绍模式识别的理论体系和技术手段，本书旨在为读者提供一个全面了解该学科的视角，同时也是对该学科多学科交叉、多层次应用特点的进一步展示。
