计算机模式识别的步骤主要包括：数据预处理、特征提取与选择、模型训练、模式分类、性能评估等。
1.数据预处理。
在模式识别的初始阶段，往往需要对原始数据进行预处理，以去除噪声，降低数据的维数，或将数据转换为更适合后期处理的形式。 数据预处理的方法有很多，如归一化、标准化、主成分分析（PCA）等。
2.特征提取和选择。
特征提取是模式识别的关键步骤，旨在从原始数据中提取有意义的信息，这些信息可用于描述和区分不同的模式。 特征的选择也很重要，因为选择正确的特征可以大大简化模型，提高识别的准确性。 常用的特征提取方法有傅里叶变换、小波变换等，而特征选择可以通过统计检验和信息论方法进行。
3.模型训练。
提取特征后，需要使用这些特征对模型进行训练。 模型的选择取决于具体的应用场景和数据特性。 常见模型包括决策树、支持向量机 （SVM）、神经网络等。 训练模型的过程是调整模型的参数，使模型能够最好地拟合训练数据。
第四，模式的分类。
一旦模型被训练，它就可以用来对新的未知模式进行分类。 分类的过程是将一个新的模式输入到模型中，模型会根据之前学到的东西来判断该模式属于哪种类型。
5.绩效考核。
最后，需要对模型的性能进行评估，看模型的分类结果是否准确。 常用的评价指标包括准确率、召回率、F1分等。 如果模型的性能不理想，则需要回到前面的步骤，在数据预处理、特征提取、模型训练等过程中调整参数和方法，以提高模型的性能。
这些是计算机执行模式识别的主要步骤。 需要注意的是，这些步骤不是孤立的，而是相互关联和相互影响的。 在实际应用中，往往需要根据具体情况灵活选择和调整各步骤中的方法和参数。
此外，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，模式识别的方法和算法也在不断更新和完善。 例如，深度学习技术的出现使我们能够构建更深入、更复杂的神经网络模型，以处理更复杂的模式识别问题。 同时，无监督学习和半监督学习等方法的发展也使我们能够在没有或只有少量标记数据的情况下有效地识别模式。
总的来说，模式识别是一个理论深度和应用价值都很广的领域。 通过深入理解和掌握模式识别的基本步骤和方法，我们可以更好地将这些技术应用于解决实际问题，促进人工智能和机器学习技术的发展和应用。