,《模式识别与人工智能》本刊主要报道论文与报告、综述与、研究与应用、信息与动态等四个栏目主要发表和报道模式识别、人工智能、智能系统等方面的研究成果与进展旨在推动信息科学技术发展,《模式识别与人工智能》(月刊)创刊于1989年是由国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的性期刊本刊主要发表和报道模式识,《智能系统学报》杂志创刊于2006年由中国人工智能学会哈尔。希望《模式识别与人工智能杂志》一文对您能有所帮助！
模式识别与人工智能期刊影响因子
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。
另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
模式识别与人工智能是核心期刊吗
prl
“prl”是个多义词，它可以指prl（模式识别快报）, prl（催乳素）, prl（物理评论快报）。prl（模式识别快报） prl（模式识别快报）
Pattern Recognition Letters《模式识别快报》荷兰 ISSN:0167-8655，1983年创刊，全年16期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收录期刊，SCI2003年影响因子0.809，2003年EI收录290篇。 国际模式识别协会机关刊物。刊载图像处理与模式识别的理论、方法、经验与应用方面的成果快报，侧重方法论，特别是图像处理－模式识别技术与人工智能观念的结合。prl（催乳素） prl（催乳素）
催乳素（prolactin，PRL）为腺垂体分泌的一种蛋白质激素，由199个氨基酸残基所组成。其对乳腺与泌乳的作用主要为促进乳腺发育生长，引起并维持泌乳。女性青春期乳腺发育主要由于雌激素刺激，孕激素、生长素等也起协同作用。妊娠期，催乳素、人绒毛膜生长素、孕激素、雌激素使乳腺组织进一步发育，由于血液中雌激素、孕激素浓度过高，与催乳素竞争乳腺细胞受体，催乳素失去效力。分娩后，血中孕激素、雌激素浓度降低，催乳素发挥启动和维持泌乳作用。胎儿垂体能分泌、贮存与释放催乳素。到分娩前几周，其在血中浓度达高峰。羊水中其浓度也比母体血清高5～10倍。在应激反应中，催乳素在血中浓度也有所提高，有人认为它与促肾上腺皮质激素、生长激素一样，为应激反应中腺垂体分泌的三大激素之一。近来认为其对人卵巢也有作用，表现在刺激卵泡黄体受体生成，对卵巢激素的生物合成起允许作用。催乳素的分泌受下丘脑的催乳素释放因子及催乳素释放抑制因子的双重控制。在生理情况下，催乳素释放抑制因子起作用。吸吮乳头的动作，引起神经冲动经脊髓传入下丘脑，使催乳素释放因子神经元兴奋，引起催乳素分泌。
prl（物理评论快报） prl（物理评论快报）
PRL(Physical Review Letters)(物理评论快报)的简称，为美国物理学会主办的高水平的学术期刊，影响因子高达7.328（2022年数据），在物理学领域几乎是最权威的杂志，除去综合性的期刊Science和Nature，以及刊载综述文献的Reviews of Modern Physics，以及像nanoletter、JHEP等具体学科的期刊之外，PRL是物理类影响因子最高的学科内综合性期刊。
模式识别与人工智能期刊投稿难度
TM 电工技术
1．中国电机工程学报
2.电工技术学报 3.电力系统自动化
4.电网技术
5.高电压技术
6.电池
7.电源技术
8.电化学
9.电工电能新技术
10.中国电力
11.高压电器
12.继电器
13.电力电子技术
14.变压器
15.电工技术杂志
16.电气传动
17.中小型电机
18.低压电器
19.电力自动化设备
20.蓄电池
21.微电机
22.微特电机
23.电机与控制学报
24.电力系统及其自动化学报
25.电气自动化
26.电测与仪表
27.大电机技术
28.华北电力大学学报
TP 自动化技术,计算机技术
计算机学报
软件学报
计算机研究与发展
自动化学报
计算机科学
控制理论与应用
计算机辅助设计与图型学学报
计算机工程与应用
模式识别与人工智能
控制与决策
小型微型计算机系统
计算机工程
计算机应用
信息与控制
机器人
中国图象图形学报.A版
计算机应用研究
系统仿真学报
计算机集成制造系统-CIMS
遥感学报 21.中文信息学报
微计算机信息
数据采集与处理
微型机与应用
传感器技术
传感技术学报
计算机应用与软件
微型计算机
微电子学与计算机
自动化（Automation）是指机器设备、系统或过程（生产、管理过程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期的目标的过程。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。因此，自动化是工业、农业、国防和科学技术现代化的重要条件和显著标志。
1946年，美国福特公司的机械工程师D.S.哈德最先提出“自动化”一词，并用来描述发动机汽缸的自动传送和加工的过程。50年代，自动调节器和经典控制理论的发展，使自动化进入以单变量自动调节系统为主的局部自动化阶段。60年代，随现代控制理论的出现和电子计算机的推广应用，自动控制与信息处理结合起来，使自动化进入到生产过程的最优控制与管理的综合自动化阶段。
70年代，自动化的对象变为大规模、复杂的工程和非工程系统，涉及许多用现代控制理论难以解决的问题。这些问题的研究，促进了自动化的理论、方法和手段的革新，于是出现了大系统的系统控制和复杂系统的智能控制，出现了综合利用计算机、通信技术、系统工程和人工智能等成果的高级自动化系统，如柔性制造系统、办公自动化、智能机器人、专家系统、决策支持系统、计算机集成制造系统等。
模式识别是人工智能的研究领域吗
2007年以来代表性刊物论文如下: 侯忠生著 非参数模型及其自适应控制理论，科学出版社，1999。
Zhongsheng Houand Shangtai Jin, “Model Free Adaptive Control: Theory and Applications”, Springer, 2022 2007年
[1] Zhongsheng HouJian-Xin Xu, A New Feedback-Feedforward Configuration for the Iterative Learning Control of a class of Discrete-Time Systems,自动化学报，33(3), 323-326, 2007。
[2]Zhongsheng Hou, Jian-Xin Xu and Hongwei Zhong, Freeway Traffic Control Using Iterative Learning Control Based Ramp Metering and Speed Signaling,IEEE Transactions on Vehicular Technology, Regular paper. 56(2), 466-477, 2007
[3] 池荣虎侯忠生，Dual stage optimal iterative learning control for nonlinear non-affine discrete-time systems，自动化学报，2007，33（10），1061-1065
2008年
[4] Zhongsheng Hou, Jian-Xin Xu and Jingwen Yan, An Iterative Learning Approach for Density Control of Freeway Traffic Flow Via Ramp Metering,Transportation Research, Part C, 16(1) (2008) 71?97
[5]侯忠生金尚泰赵明，宏观交通流模型参数的迭代学习辨识方法，自动化学报，2008，34（1），64-71。
[6] Ronghu Chi,Zhongsheng Hou, Shulin Sui,Lei Yu and Wenlong Yao, A New Adaptive Iterative Learning Control Motivated By Discrete-Time Adaptive Control,International Journal of Innovative Computing, Information and Control, pp. 1267—1274, 4(6), 2008
[7] Chi Ronghu, Sui Shulin andHou Zhongsheng, A new discrete-time adaptive ILC for nonlinear systems with time-varying parametric uncertainties,ACTA AUTOMATICA SINICA, 34（7），2008，805-808
[8] Ronghu Chi,Zhongsheng Hou, and Jian-xin Xu, A discrete-time adaptive ILC for systems with iteration-varying trajectory and random initial condition,Automatica，44(8)，2207?2213，2008
[9] 曹荣敏侯忠生，直线电机的无模型直接自适应广义预测控制，控制理论与应用，2008，25（3）587-590
[10] 金尚泰侯忠生，一类非线性大滞后系统的改进无模型自适应控制算法，控制理论与应用，Vol. 25 No. 4，Aug. 2008，623-626
[11] Ronghu Chi and Zhongsheng Hou, A model-free adaptive control approach for freeway traffic density via ramp metering,International Journal of Innovative Computing, Information and Control，2008, 4(11): 2823-2832.
2022年
[12] 侯忠生王卫红金尚泰，一类离散非线性系统准滑模控制，控制理论与应用，26（5），505-509，2022
[13]侯忠生晏静文，带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制，自动化学报，35（5），588-595，2022
[14]侯忠生Jian-Xin Xu, 数据驱动控制理论及方法的回顾和展望，自动化学报，35（6），2022，pp650-667
[15] Jian-Xin Xu侯忠生，Notes on Data-driven System Approaches，自动化学报，35（6），2022，pp668-675
[16] 王振华侯忠生，高颖, 布尔序列的一种改进k-NN算法，模式识别与人工智能，No 2, 2022. pp330-324
[17] Ronghu Chi,Zhongsheng Hou, A neural network-based adaptive ILC for a class of nonlinear discrete-time systems with dead zone scheme,Journal of Systems Science and Complexity，22（31），2022，435 ? 445
[18] 马洁, 陈智勇，侯忠生，大型舰船综合减摇系统无模型自适应控制，控制理论与应用，26（11），pp1289-1293，2022
2022年
[19] Chenkun Yin, Jian-Xin Xu andZhongsheng Hou, Iterative Learning Control Design with High-Order Internal Model for Nonlinear Systems Tracking Iteration-Varying Trajectory,Journal of Control Theory and Applications, Vol 8, No 3，2022
[20]Zhongsheng Hou, Ronghu Chi, and Jianxin Xu, Reply to “Comments on ‘Adaptive ILC for a class of discrete-time systems with iteration-varying trajectory and random initial condition’,Automatica, 46（3），Pages 635-636，2022
[21] 晏静文,侯忠生. 学习增强型PID控制系统的收敛性分析.控制理论与应用, 2022,27(6):761-768.
[22] Yan J W andHou Z S. Iterative learning control based freeway ramp metering with iteration-varying parameter.International Journal of Innovative Computing, Information and Control,6. 3(A), pp. 875?884,2022
[23]Chenkun Yin, Jian-Xin Xu,Zhongsheng Hou, A High-order Internal Model Based Iterative Learning Control Scheme for Nonlinear Systems with Time-iteration-varying Parameters,IEEE Transactions on Automatic Control, 2022,55(11), 2665-2670
[24] CHI Rong-Hu andHOU Zhong-Sheng, A model-free periodic adaptive control for freeway traffic density via ramp metering,ACTA AUTOMATICA SINICA, 2022, 36(7)，1029-1032
[25] Hairong Dong , Bin Ning , Baigen Cai ,Zhongsheng Hou, Automatic train control system development and simulation for high-speed railways,IEEE Circuits and Systems Magazine, 10（2）, p6-18, 2022
[26] 王卫红，侯忠生，霍海波，金尚泰，基于数据驱动方法的控制器设计及其参数整定，系统科学与数学， 2022 30 (6): 792-805
2022年
[27] Bu Xuhui,Hou Zhongsheng，Stability of Iterative Learning Control with Data Dropouts via Asynchronous Dynamical System,International Journal of Automation and Computing(IJAC) , 8(1), 2022, 29-36
[28] 卜旭辉,侯忠生,金尚泰, 扰动抑制无模型自适应控制的鲁棒性分析，控制理论与应用，28（3），358-362，2022
[29] Chenkun. Yin, Jian-Xin Xu,Zhongsheng Hou, An ILC Scheme for a Class of Nonlinear Continuous-Time Systems with Time-Iteration-Varying Parameters Subject to Second-Order Internal Model,Asian Journal of Control, 13(1), pp. 126-135, 2022
[30]Zhongsheng Houand Shangtai Jin, A Novel Data-Driven Control Approach for a Class of Discrete-Time Nonlinear Systems，IEEE Transactions on Control Systems Technology，19(6), 1549-1558. 2022.
[31]Zhongsheng Houand Yi Wang, Terminal Iterative Learning Control Based Station Stop Control of a Train,International Journal of Control,84(7), 1263-1274, 2022
[32]Zhongsheng Hou, Xin Xu, Jingwen Yan, Jian-Xin Xu, Gang Xiong, A Complementary Modularized Ramp Metering Designing Approach based on Iterative Learning Control and ALINEA,IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，Vol. 12, No. 4, Dec., 2022. pp1305-1318. (Regular Paper)
[33]Hou, Z., Bu, X., Model Free Adaptive Control with Data Dropouts,Expert Systems with Applications: An International Journal，38（8），pp10709-10717，2022
[34] Xuhui Bu,Zhongsheng Hou, and Fashan Yu，Stability of First and High Order Iterative Learning Control with Data Dropouts，International Journal of Control, Automation, and Systems,vol. 9, no. 5, pp.843-849, 2022
[35] Dong Shen,Zhongsheng Hou，Iterative Learning Control with Unknown Control Direction: A Novel Data-Based Approach，IEEE Transactions on Neural Networks, Special Section on Data-Based Control, Modeling, and Optimization, Dec 2022, Vol. 22, No. 12, pp2237-2249.
[36]Zhongsheng Houand Shangtai Jin, Data Driven Model-Free Adaptive Control for a Class of MIMO Nonlinear Discrete-Time Systems,IEEE Transactions on Neural Networks, Special Issue on Data-Based Control, Modeling, and Optimization, Dec 2022, Vol. 22, No. 12, pp2173-2188
[37] Tianyou Chai, Zhongsheng Hou, F L Lewis, Amir Hussain and Dongbin Zhao, Guest Editoral“Data-Based Control, Modeling, and Optimization”,IEEE Transactions on Neural Networks,Dec 2022, Vol. 22, No. 12
2022年
[38] Zhongsheng Hou，From Model Based Control to Data Driven Control_Survey, Classification and Perspective，Information Science, 2022. In Press
[39]Zhongsheng Hou, Xin Xu, Jingwen Yan and Jianxin Xu, Iterative Learning Control Based Local Ramp Metering with Iteration-dependent Factors,IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,In Press
[40]Ronghu Chi,Zhongsheng Hou, andShangtai Jin, Data-Weighting Based Discrete-Time Adaptive Iterative Learning Control for Nonsector Nonlinear Systems With Iteration-Varying Trajectory and Random Initial Condition,J. Dyn. Sys., Meas., Control, 134(2), Mar 2022.
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