“模式识别与智能系统”学科是“控制科学与工程”一级学科下的二级学科，是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
模式识别与智能系统广泛应用于工业、医学、军事和社会各个领域，是我国重点发展的高科技领域之一。模式识别与智能系统与计算机应用技术的结合渗透为其向更高阶段发展提供了强大动力。随着生产技术不断提高，企业对生产过程自动化程度的要求越来越高，模式识别与智能系统技术在企业发展中的地位越来越重要，新型模式识别与智能系统理论面临许多重要研究课题。随着计算机技术的发展，在自动化领域需要不断研究新的控制识别方法。
本学科2003年获得硕士学位授予权。学科带头人曾晓勤教授于香港理工大学计算学系获博士学位。目前主要致力于人工神经网络敏感性、图文法形式化的研究。已取得了一些国际学术界认可的成果。例如，在国际一流的神经网络期刊(NEURAL COMPUTATION和IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS)上分别发表多篇学术论文，并在相关的国际会议(IEEE SMC2000、IJCAI2001、IEEE MLC2002、IEEE MLC2003和 IEEE SMC2003)论文集上发表了20余篇文章。主持完成和承担的项目有国家自然科学基金、教育部博士点基金、江苏省自然科学基金、美国国家科学基金等项目多项。
本学科是我校“十五”、“十一五”发展规划加快发展的信息类学科之一。近年来，本学科密切跟踪国际前沿并结合国家重大需求，在智能信息处理、基于Web的信息检索、虚拟环境的自然交互、基于互连网的控制理论与方法等方向上成果较为突出，特色明显。先后承担了国家、省部级基金和水利水电等重点工程项目，取得了一批高水平的科研成果。已完成的水利水电测控等工程项目也取得了较大的经济效益和社会效益。在学术刊物和学术会议上发表论文 110多篇，出版学术著作2部，获省部级科技进步奖5项，通过鉴定项目8项。
与“模式识别与智能系统”相关的学科主要有：控制理论与控制工程、计算机科学与技术、信息与通信系统、电子科学与技术等。