Endüktif öğrenme tekniği ile çizgikodlarını tanıma
Identification of bar-codes with inductive learning techniques
Yazar: METİN BAYRAM
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET SABİH AKSOY
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 1996
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çizgi kod sistemleri = Line code systems

Özet:
2000'li yılları eşiğinde dünya, özellikle bilgisayar alanındaki dahi gelişmeler sebebiyle bilgi çağının zirvesine doğru ilerlemektedir. Kıt kaynaklar arasında zamanın ekonomik biçimde kullanılması için çeşitli araçlar geliştirilerek en kısa zamanda, en fazla verim almanın yol ve yöntemleri uygulanmaya konulmaktadır. Bilgisayarların hızlı ve yoğun işlem yapma özelliklerinden insanoğlu azami derecede istifade etmesini bilmiştir. Bilgisayarla bilgiyi çok kolay elde etme ve çok kısa süre içinde elde edilen bilginin işlenebilmesi imkanını vermiştir. 
Bilgisayarların sağladığı kolaylıklar yanında çizgikodu sistemleri bir dizi ince ve kalın çizgiler ile aralarındaki boşluklardan ibaret basit yapıları sayesinde bilgiye erişme ve gerekli bilgiyi temin etmede sıkça başvurulan bir yöntem haline gelmiştir. Örneğin bir markette bilgisayar çizgikoduna bağlı olarak fiyatı arar ve kasaya bildirir, kasa kaydeder ve aynı zamanda bu bilgileri alıcının görebileceği yerde ekrana getirir. Tüm işlemler alıcının gözü önünde ve kontrolünde gerçekleşir. Yayıncılık alanında da uzun bibliyografik kimlikler yerine uluslararası düzeyde kullanılan bir kodlama sistemi ile kitabın yazarı, basım yılı, adı, yayınevi v.b. bilgilerin tek bir yayını temsil etmesi sağlanmıştır.
Bir çizgikodu, etiketi ve çizgikodu okuyucusu ile sınırlanamaz. Bunların yanısıra özel donanımlı bilgisayarlar, bilgisayar programları, elektronik devre cihazları, master film, okuyucu çizgikodu sistemlerinin temel elemanlarıdır. İlk yatırım maliyetleri fazla olan bu sistemlerin kullanılmadan önce maliyetleri iyice hesaplanmalıdır.
Bu bağlamda Yapay Zeka'nın dallarından olan Endüktif Öğrenme'nin çok ilginç bir uygulama alanı ortaya çıkmıştır. Halen uygulamada kullanılan belirli sayıdaki Endüktif Öğrenme algoritmalarından RULES3, daha basit olması ve daha fazla avantajlara sahip olması sebebiyle bu çalışmada kullanılmıştır.
Bu çalışma ile, daha az bir maliyet gerektiren, çizgikodlarını bilgisayarın hafızasında saklamak ve çağırmak için daha aza hafızaya ve daha kısa işlem zamanına ihtiyaç duyan Endüktif Öğrenme tekniği ile çizgikodu tanıma işlemi, alternatif bir sistem olarak sunulabileceği rahatlıkla söylenmiş olmaktadır.

Abstract:
Approaching to 2000, computer technology have been rapidly developing to catch the information age. As time is very important some new methods should be developed to get better results within a short time.
Bar-code systems which include a range of thin and thick bars and spaces between them is a frequently applied method for processing knowledge and easily recall. For example, in the big markets that sell wide range of products computers seek the price and other information using bar codes and monitor them. Also costumers can monitor all the knowledge. The process is performed within short time because of the simple structure of bar codes. Also with international bar code system all the knowledge represented including the writer, publication date, the name of the book etc. is represented in one code instead of long bibliographic identities.
The requirements for processing bar codes are not only labels and scanners. Specially equipped computers, softwares, electronic circuit boards and master films are some other basic elements of a bar code system. Before deciding to install such a system, the financial analysis should be done as the first instalment is usually expensive. 
In this study, it is demonstrated that bar-code systems are very suitable applications for inductive learning. A number of induction algorithms are available but, in this study, RULES3 induction algorithm is chosen because of its more simple implementation structure and some advantages over others.
Finally, it can be easily said that Inductive Learning is an alternative way to process bar codes. The system requires less memory to store and call codes, shorter processing time, and is cheaper.