模糊逻辑算法python 代码

模糊逻辑算法是一种处理模糊信息的方法，它可以用来处理那些不确定或模糊的问题。在Python中，有一些库可以用来实现模糊逻辑算法，比如`scikit-fuzzy`和`pyfuzzy`。

下面是一个使用`scikit-fuzzy`库实现模糊逻辑算法的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
input_var = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'input_var')
output_var = ctrl.Consequent(np.arange(0, 11, 1), 'output_var')

# 定义模糊集和隶属函数
input_var['low'] = fuzz.trimf(input_var.universe, [0, 0, 5])
input_var['medium'] = fuzz.trimf(input_var.universe, [0, 5, 10])
input_var['high'] = fuzz.trimf(input_var.universe, [5, 10, 10])

output_var['low'] = fuzz.trimf(output_var.universe, [0, 0, 5])
output_var['medium'] = fuzz.trimf(output_var.universe, [0, 5, 10])
output_var['high'] = fuzz.trimf(output_var.universe, [5, 10, 10])

# 定义模糊规则
rule1 = ctrl.Rule(input_var['low'], output_var['low'])
rule2 = ctrl.Rule(input_var['medium'], output_var['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(input_var['high'], output_var['high'])

# 创建模糊控制器
fuzzy_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
fuzzy_sim = ctrl.ControlSystemSimulation(fuzzy_ctrl)

# 输入模糊值
fuzzy_sim.input['input_var'] = 6

# 运行模糊推理
fuzzy_sim.compute()

# 输出模糊结果
print(fuzzy_sim.output['output_var'])

这段代码演示了如何使用`scikit-fuzzy`库创建一个简单的模糊逻辑控制系统，并计算输入值为6时的输出结果。