| Journal: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000316923 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Authors: | Gutiérrez Pulido, J.R1 Ramos Michel, E.M Cabello Espinosa, M.E2 Legrand, S3 Elliman, D4 |
| Institutions: | 1Universidad de Colima, Facultad de Telemática, Colima. México 2Universidad de Valencia, Departamento de Computación, Valencia. España 3University of Jyvaskyla, Department of Computing Science, Helsinki. Finlandia 4University of Nottingham, Computer Science Department, Nottingham, Nottinghamshire. Reino Unido |
| Year: | 2008 |
| Season: | Ene-Mar |
| Volumen: | 9 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 67-75 |
| Country: | México |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | En este artículo presentamos una reseña de las técnicas de aprendizaje artificial que han sido utilizadas por la comunidad científica para llevar a cabo tareas de agrupamiento y reconocimiento de patrones. Se hace una introducción a las redes neurales artificiales y se presentan las topologías existentes, así como algoritmos de aprendizaje y técnicas de recuerdo. Finalmente, se presenta la relación entre estas técnicas y el proceso de creación de ontologías para Web semántico desde la perspectiva en que la entendemos. En la segunda parte de este artículo se introducen los Mapas Auto-Organizados o por sus siglas en inglés SOM (Self-Organizing Maps), que se han propuesto como una herramienta de aprendizaje artificial de ontologías para agrupar y visualizar componentes de conocimiento de domino específico para el Web semántico |
| English abstract | In this paper we present a review of learning approaches that have been used by the research community to carry out clustering and pattern recognition tasks. Artificial neural net works are then introduced by presenting existing topologies, learning algorithms, and recall approaches . Finally, the relation of these techniques with the semantic web ontology creation process, as we envision it, is introduced. In part II of this paper, an artificial learning approach based on Self-Organizing Maps (SOM) that we have proposed as an ontology learning tool for assembling and visualizing ontology components from a specific domain for the semantic web is introduced |
| Disciplines: | Ciencias de la computación |
| Keyword: | Redes neuronales, Web semántica, Ontología |
| Keyword: | Computer science, Neural networks, Semantic web, Ontology |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) |
