模糊推理 python

模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法，用于处理模糊或不确定性的问题。在Python中，可以使用skfuzzy库来实现模糊推理。

以下是一个简单的模糊推理的Python代码示例：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl

# 创建输入和输出变量
x = np.arange(0, 11, 1)
y = np.arange(0, 11, 1)
z = np.arange(0, 26, 1)

# 创建模糊变量和隶属度函数
x_var = ctrl.Antecedent(x, 'x')
y_var = ctrl.Antecedent(y, 'y')
z_var = ctrl.Consequent(z, 'z')

# 自动生成隶属度函数
x_var.automf(3)
y_var.automf(3)
z_var.automf(5)

# 创建规则
rule1 = ctrl.Rule(x_var['poor'] | y_var['poor'], z_var['low'])
rule2 = ctrl.Rule(y_var['average'], z_var['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(y_var['good'] | x_var['good'], z_var['high'])

# 创建控制系统
system = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
simulator = ctrl.ControlSystemSimulation(system)

# 输入模糊值
simulator.input['x'] = 6.5
simulator.input['y'] = 9.8

# 运行模糊推理
simulator.compute()

# 输出模糊结果
print(simulator.output['z'])

# 可视化模糊结果
z_var.view(simulator)

这段代码演示了如何使用skfuzzy库进行模糊推理。首先，我们创建了输入变量x和y，以及输出变量z。然后，使用`automf`函数自动生成隶属度函数。接下来，我们创建了一些规则，并将它们添加到控制系统中。最后，我们输入模糊值并运行模糊推理，输出结果并可视化。