便我写一个模糊神经网络初始化的程序

以下是一个简单的模糊神经网络初始化程序的示例：

import numpy as np

def init_fuzzy_neural_network(num_inputs, num_outputs, num_rules, num_mfs):
    """
    初始化一个简单的模糊神经网络
    :param num_inputs: 输入变量数量
    :param num_outputs: 输出变量数量
    :param num_rules: 规则数量
    :param num_mfs: 每个输入变量的隶属函数数量
    :return: 初始化的神经网络参数
    """
    # 初始化输入隶属函数参数
    input_mfs = []
    for i in range(num_inputs):
        mfs = []
        for j in range(num_mfs):
            # 随机生成隶属函数参数
            params = np.random.rand(3)
            mfs.append(params)
        input_mfs.append(mfs)

    # 初始化规则权重
    rule_weights = np.random.rand(num_rules, num_inputs)

    # 初始化输出隶属函数参数
    output_mfs = []
    for i in range(num_outputs):
        mfs = []
        for j in range(num_mfs):
            # 随机生成隶属函数参数
            params = np.random.rand(3)
            mfs.append(params)
        output_mfs.append(mfs)

    # 初始化输出权重
    output_weights = np.random.rand(num_rules, num_outputs)

    # 返回神经网络参数
    return {'input_mfs': input_mfs, 'rule_weights': rule_weights,
            'output_mfs': output_mfs, 'output_weights': output_weights}

这个程序接受输入变量数量、输出变量数量、规则数量和每个输入变量的隶属函数数量作为参数，并随机生成神经网络的参数。对于每个输入变量，它生成了包含隶属函数参数的列表，并将这些列表存储在一个大列表中。对于规则权重和输出权重，它生成了随机的权重值。最后，它将这些参数存储在一个字典中，并返回该字典作为输出。