直觉模糊集用到模糊神经网络的具体代码举例

以下是一个简单的模糊神经网络的代码示例，其中包括了直觉模糊集的使用：

import numpy as np

# 定义直觉模糊集
def intuitionistic_fuzzy_set(x, a, b):
    if x < a:
        return [1, 0]
    elif x >= a and x <= b:
        return [(b - x) / (b - a), (x - a) / (b - a)]
    else:
        return [0, 1]

# 定义模糊神经网络
class FuzzyNeuralNetwork:
    def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_hidden_neurons):
        self.num_inputs = num_inputs
        self.num_outputs = num_outputs
        self.num_hidden_neurons = num_hidden_neurons

        # 随机初始化权重矩阵
        self.weights_input_hidden = np.random.randn(self.num_inputs, self.num_hidden_neurons)
        self.weights_hidden_output = np.random.randn(self.num_hidden_neurons, self.num_outputs)

    # 前向传播
    def forward(self, inputs):
        # 计算输入层到隐层的输出
        hidden_layer_outputs = np.zeros(self.num_hidden_neurons)
        for i in range(self.num_hidden_neurons):
            activations = []
            for j in range(self.num_inputs):
                activations.append(intuitionistic_fuzzy_set(inputs[j], self.weights_input_hidden[j][i], self.weights_input_hidden[j][i] + 1))
            hidden_layer_outputs[i] = np.prod(activations)

        # 计算隐层到输出层的输出
        output_layer_outputs = np.zeros(self.num_outputs)
        for i in range(self.num_outputs):
            activations = []
            for j in range(self.num_hidden_neurons):
                activations.append(intuitionistic_fuzzy_set(hidden_layer_outputs[j], self.weights_hidden_output[j][i], self.weights_hidden_output[j][i] + 1))
            output_layer_outputs[i] = np.prod(activations)

        return output_layer_outputs

# 测试模糊神经网络
inputs = [2, 3]
fnn = FuzzyNeuralNetwork(2, 1, 3)
outputs = fnn.forward(inputs)
print(outputs)

在这个代码示例中，我们定义了一个`intuitionistic_fuzzy_set`函数来计算直觉模糊集，并在模糊神经网络的前向传播过程中使用它来计算每个神经元的输出。具体来说，我们使用`intuitionistic_fuzzy_set`来计算每个输入对每个隐层神经元的激活程度，以及每个隐层神经元对每个输出的激活程度。这些激活程度被用来计算每个神经元的输出，并最终得到整个神经网络的输出。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中的模糊神经网络可能需要更复杂的结构和算法来实现更好的性能。