Bilgisayar teknolojisinin hızlı bir şekilde gelişmesi akıllı sistemlerin insan yaşamının birçok alanında kullanılmasını artırmıştır. Bu alanlardan birisi de alfa nümerik karakterlerin otomatik olarak doğru bir şekilde tanınması, istenen bir objenin tespit edilmesi ve seçilmesidir. Hopfield ağı, gürültülü veya bozuk olan desenin kısmi ipuçlarından ve önceden depolanmış desenlerden yararlanarak bu deseni düzeltebilen karakteristik bir yapıya sahiptir. Bu süreçte ağ, girdi örüntüsünde yapılan her ufak değişimin ardından örüntü enerjisini yeniden hesaplayarak morfolojik dönüşümünün kontrolünü sağlar ve bu örüntünün daha önce öğrendiği başka bir örüntüye yakınsamasını zorlar. Bu benzetişim işlemi, enerjideki değişkenlik durağan olana dek sürer. Nesnelerin otomatik olarak tanınması, seçilmesi ve işlenmesi gibi işlemden sorumlu bir ağın kullanıldığı akıllı sistemler özellikle robotik alanında önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada Hopfield ağ yapısını kullanarak örüntü tanıyan bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır.

The development of computer technology has increased the use of intelligent systems in many areas of human life. One of these areas is automatically and correctly identification of the alphanumeric characters and patterns as well as selection of the desired objects. Benefiting from the partial characteristics of patterns and previously stored characters or patterns, Hopfield Network has a characteristic feature to not only identify but also correct/reconstruct the noisy and destroyed characters or patterns. In the process the network re-calculates the energy of the character or pattern after even a small change to the pattern given to the input of the network, and hence, controls the morphologic transform and forces the noisy pattern to converge to a previously learned and stored nearest pattern. This simulation continues until the variation in the energy becomes stable. Intelligent systems, which are built in neural networks responsible for identifying choosing and processing, have important roles particularly in robotics. In this study a system consisting of Hopfield network model was developed for identifying the patterns of alphanumeric characters.