帮我写个模糊评价法的python代码

模糊评价法（Fuzzy Evaluation Method）通常用于处理不确定性和主观性的评估问题，它基于模糊集理论和隶属度函数。在Python中，你可以利用`skfuzzy`库来实现模糊评价。以下是一个简单的例子，展示如何创建一个模糊评价系统：

from skfuzzy import fuzz, control

# 定义输入变量及其模糊集
input_variables = ['产品质量', '服务质量', '价格合理性']
quality_levels = ['优秀', '良好', '一般', '较差']
service_levels = ['极好', '好', '一般', '差']
price_levels = ['高性价比', '适中', '低性价比']

quality = control.Antecedent(input_variables, quality_levels)
service = control.Antecedent(input_variable, service_levels)
price = control.Antecedent(input_variables, price_levels)

# 定义输出变量及模糊规则
output_variable = '总体评价'
rules = [
    (quality['优秀'] & service['极好'] & price['高性价比']), '非常满意',
    # ... 添加更多规则
]

# 创建模糊控制系统的推理器
system = control.ControlSystem(rules)

# 创建一个控制器实例，并定义输入值
inputs = {
    '产品质量': fuzz.trapmf(quality.universe, [0.6, 0.8, 0.9, 1]),
    '服务质量': fuzz.trapmf(service.universe, [0.7, 0.85, 0.95, 1]),
    '价格合理性': fuzz.trimf(price.universe, [0.8, 0.9, 1])
}

# 运行模糊推理
inference = system.compute(inputs)
result = inference[input_variable].value

print(f"根据模糊评价，总体评价为：{result}")

#