Bonjour à tous,

J'ai effectué quelques recherches sur le net et plutôt que de me perdre sur la toile je préfère m'adresser à des spécialistes.

Je possède une base de données qui répertorie N expériences chacune caractérisée par X paramètres (plus ou moins couplés) décrivants les conditions initiales de mes expériences et Y résultats (émanant de divers diags).
L'idée serait de pouvoir interpoler et extrapoler les résultats avec des jeux d'entrée non testés expérimentalement.
Je peux aussi éventuellement (j'imagine...) compléter ma base expérimentale avec des calculs numériques.
Si le système est en plus capable de faire le tri entre paramètres d'initialisation couplés et indépendants c'est un plus

Je suis tombé sur une thèse et un bouquin qui parlait d'Analyse de données par réseaux de neurons auto-organisés mais bon je ne sais pas trop de quoi il retourne pour l'instant. Je pense aussi avoir compris que on pouvait déléguer les fonctions d'apprentissage à l'algo.

Je souhaiterais :
- Savoir si l'utilisation d'un réseau de neurones est adapté à mon problème.
- Avoir quelques idées sur les types de réseaux de neurone
à utiliser dans mon cas
- Si possible avoir un bouquin ou une référence à lire qui me permette d'implémenter ca sans me perdre dans des notions mathématiques trop abstraites.

Merci d'avance.