模糊控制输入输出变量关系曲面绘制代码

由于模糊控制系统的输入和输出变量都是模糊变量，因此它们之间的关系曲面通常是一个三维空间中的曲面。以下是一个简单的示例代码，用于绘制一个模糊控制系统的输入和输出变量之间的关系曲面：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 定义输入变量的取值范围和模糊集合
input_var_range = np.linspace(0, 10, 100)
input_var_set1 = np.exp(-(input_var_range-3)**2/2)  # 模糊集合1
input_var_set2 = np.exp(-(input_var_range-7)**2/2)  # 模糊集合2

# 定义输出变量的取值范围和模糊集合
output_var_range = np.linspace(0, 1, 100)
output_var_set1 = np.exp(-(output_var_range-0.2)**2/2)  # 模糊集合1
output_var_set2 = np.exp(-(output_var_range-0.8)**2/2)  # 模糊集合2

# 定义模糊控制器的规则矩阵
rule_matrix = np.array([[0.8, 0.2], [0.2, 0.8]])

# 计算输入和输出变量之间的关系曲面
X, Y = np.meshgrid(input_var_range, output_var_range)
Z = np.zeros(X.shape)
for i in range(X.shape[0]):
    for j in range(X.shape[1]):
        input_var = X[i, j]
        output_var = Y[i, j]
        input_var_degree1 = np.interp(input_var, input_var_range, input_var_set1)
        input_var_degree2 = np.interp(input_var, input_var_range, input_var_set2)
        output_var_degree1 = np.interp(output_var, output_var_range, output_var_set1)
        output_var_degree2 = np.interp(output_var, output_var_range, output_var_set2)
        Z[i, j] = rule_matrix[0, 0]*min(input_var_degree1, output_var_degree1) + \
                  rule_matrix[0, 1]*min(input_var_degree1, output_var_degree2) + \
                  rule_matrix[1, 0]*min(input_var_degree2, output_var_degree1) + \
                  rule_matrix[1, 1]*min(input_var_degree2, output_var_degree2)

# 绘制关系曲面
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('Input Variable')
ax.set_ylabel('Output Variable')
ax.set_zlabel('Membership Degree')
plt.show()

在上述代码中，我们首先定义了输入变量和输出变量的取值范围和模糊集合。然后，我们定义了模糊控制器的规则矩阵，该矩阵描述了输入变量和输出变量之间的关系。最后，我们通过对输入变量和输出变量进行遍历，计算它们之间的模糊关系，并绘制出关系曲面。在这个简单的示例中，我们使用了高斯函数来定义模糊集合，但实际上，我们可以使用各种不同的函数来定义模糊集合。