Özet:
Örüntü tanıma problemine olan ilgi, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve bilgisayar teknolojisinin gelişmesi ile, son yıllarda hızlı bir şekilde artmıştır. Özellikle YSA’nın geniş boyutlardaki matematiksel işlem kapasitesinin olması bunda etken olmuştur. YSA’nın bu işlem kapasitesini elde etmek için çeşitli YSA modelleri geliştirilmiştir. Bunların en tanınmış olanları; Grossberg’in uyarlamalı rezonans kuramı (ART) modeli, Kohonen’in kendini düzenleme haritası, Hopfield ağı, çok katmanlı algılayıcı ve Widrow’un ADALINE modelleridir.
Örüntü tanıma işlemi ise; algılanan örüntülerin daha önce tanımlanmış bir veya birden fazla kategoriye göre sınıflandırılmasıdır.
Bu çalışmada, yarışmacı öğrenme (Competitive Learning) kuralını kullanan Kohonen’in kendini düzenleme haritasının YSA modelinin bilgisayar simülasyonu gerçekleştirilecektir. Bu modele, bozuk olmayan alfabetik örüntüler öğretilecek ve sonrada bu örüntülerin bozuk (gürültülü veya eksik) halini tanıyabilmesi test edilecektir.
