dor_id: 4114008

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Cada artículo es evaluado mediante una revisión ciega única. Los revisores son externos nacionales e internacionales.

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex), Scientific Electronic Library Online (SciELO), Red de Revistas Científicas de América Latina y El Caribe, España y Portugal (RedALyC), Organización de Estados Iberoamericanos (CREDI), Actualidad Iberoamericana de Chile, Red Iberomericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB), Science Direct, Directory of Open Acces Journals, Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica), Bibliografía Latinoamericana (Biblat), Índice Internacional de Revistas Actualidad Iberoamericana (CIT)

561.#.#.u: https://www.ingenieria.unam.mx/

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index

351.#.#.b: Ingeniería, Investigación y Tecnología

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: http://www.revistas.unam.mx/front/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/13483/12823

100.1.#.a: Cabello Espinoza, M.E.; Elliman, D.; Legrand, S.; Gutiérez Pulido, J. R.; Ramos Michel, E. M.

524.#.#.a: Cabello Espinoza, M.E., et al. (2008). Artificial learning approaches for the next generation Web: Part I. Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 9, No 001, 2008. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4114008

245.1.0.a: Artificial learning approaches for the next generation Web: Part I

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Facultad de Ingeniería, UNAM

264.#.0.c: 2008

264.#.1.c: 2009-10-05

653.#.#.a: Ontology creation process; semantic web approach; clustering; pattern recognition; artificial neural net works; proceso de creación de ontologías; web semántico; agrupamiento; reconocimiento de patrones; redes neuronales

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2009-10-05, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico marciaglez@dirfing.unam.mx

884.#.#.k: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/13483

001.#.#.#: oai:ojs.phoenicis.tic.unam.mx:article/13483

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: 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 en vision 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 do main for the se man tic web is introduced por medio de la técnica de velocimetría por imágenes de partículas (piv), y mediante la aplicación de filtros discriminadores, se calcularon las velocidades de caída de sedimentos para diferentes intervalos de tamaños. Se empleó un canal experimental de sección 10"15 cm y dos valores de caudal líquido con diferentes características de turbulencia para evaluar el efecto de esta última en la velocidad de caída de las partículas de sedimento. La técnica permitió determinar la velocidad de partículas individuales, así como las características del campo de flujo del fluido. La captura y análisis de imágenes se realizó con cámaras digitales tipo ccd por medio del software sharp-provision piv, empleando la técnica estadística de correlación cruzada. Los resultados mostraron que la velocidad de caída de las partículas es afectada por la turbulencia, la cual tiende a aumentar el coeficiente de arrastre del fluido. La explicación física del fenómeno se relaciona con la magnitud de la velocidad fluctuante en la vertical del fluido. sin embargo, se requiere continuar con la investigación para llegar a proponer expresiones de cálculo de la velocidad de caída de sedimentos que tomen en cuenta ese efecto.

773.1.#.t: Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 9, No 001 (2008)

773.1.#.o: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index

046.#.#.j: 2021-08-03 00:00:00.000000

022.#.#.a: ISSN impreso: 1405-7743

310.#.#.a: Trimestral

264.#.1.b: Facultad de Ingeniería, UNAM

758.#.#.1: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: Métodos de aprendizaje artificial para la siguiente generación del web: Parte I

last_modified: 2021-08-12 16:00:00

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No entro en nada

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