Hipótesis

El diseño de redes neuronales multivariables con funciones de activación y algoritmos de entrenamiento de orden fraccionario permite obtener soluciones precisas, reduciendo el número de parámetros y neuronas.

Objetivo general

Implementar algoritmos de optimización fraccionarios para el entrenamiento y solución de las metodologías directa e inversa de redes neuronales multivariables.

Objetivos específicos

1. Entrenar una red neuronal multivariable con algoritmos de optimización clásicos.
2. Desarrollar algoritmos de optimización fraccionarios para el entrenamiento de las soluciones de redes neuronales multivariables.
3. Desarrollar funciones de activación con enfoque fraccionario.
4. Incorporar las funciones de activación desarrolladas en redes neuronales multivariables.
5. Realizar la validación del desempeño de los algoritmos de optimización fraccionarios.
6. Desarrollar una comparación entre los métodos de optimización clásicos y los métodos de optimización fraccionarios.