21、基于直觉模糊集与多神经网络的融合算法及贝叶斯粗糙集模型在电子学习中的应用

基于直觉模糊集与多神经网络的融合算法及贝叶斯粗糙集模型在电子学习中的应用

1. 基于直觉模糊集与多神经网络的融合算法

在处理战场目标破坏效果评估等复杂问题时，多神经网络融合算法展现出了强大的能力。下面将详细介绍其具体步骤和实例分析。

1.1 算法步骤

• 步骤 1：获取最优属性的权重向量
  假设得到的最优属性的权重向量为 (w^ =(w_1^ ,w_2^ ,\cdots,w_n^ )^T)。
• 步骤 2：计算每个神经网络的综合得分
  对于每个神经网络 (i)（(i = 1,2,\cdots,m)），其综合得分 (z_i^ ) 由下式计算：
  [z_i^ =[z_i^-(w^ ),z_i^+(w^ )]]
  其中，
  [\sum_{j = 1}^{m} w_j^ \alpha_{ij}=z_i^-(w^ )]
  [\sum_{j = 1}^{m} w_j^ (1 - \beta_{ij})=z_i^+(w^ )]
• 步骤 3：构建可信度矩阵
  基于每个神经网络的综合得分 (z_i^*)（(i = 1,2,\cdots,n)）进行比较，构建可信度矩阵 (P=(p_{ij})_{n\times n})。
• 步骤 4：获取神经网络的权重向量
  根据以下公式计算神经网络