Abstract FR:

Les reseaux neuromimetiques sont un ensemble de modeles parametriques non lineaires. L'algorithme de retropropagation est la technique la plus utilisee pour l'apprentissage de ces reseaux. Cette these presente plusieurs techniques de synthese de reseaux neuromimetiques pour la modelisation et la commande de procedes. Trois algorithmes de synthese de reseaux ont ete developpes. Ces algorithmes reposent sur: les techniques de recherche aleatoire, les methodes d'approximation stochastique et les automates a apprentissage. Ces algorithmes ont ete testes sur divers exemples. Les resultats obtenus illustrent la performance des algorithmes d'optimisation de fonctions multimodales