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Résumé :
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Après avoir étudié différents modèles de rna et les règles d'apprentissage en mode non supervisé, il est proposé une nouvelle règle, l'apprentissage compétitif avec un pas inverse, pour résoudre les problèmes provoqués par les données aberrantes. il est proposé également une modification du réseau arti pour résoudre le problème du mauvais codage d'un prototype sur-ensemble. après avoir constaté qu'un réseau en deux couches comme art2 ne peut classifier correctement que les données de structure simple, nous avons développé un réseau néoart, qui est basé sur une variante du réseau art2 et combine l'apprentissage non-supervisé et supervisé pour améliorer les performances dans le càs où un ensemble d'apprentissage exhaustif n'est pas disponible, et une méthode de classification non supervisée, l'arbre de relation maximale, pour dépasser la limite intrinsèque des réseaux en deux couches.
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