Python编程实现洗衣机模糊推理系统

好的，这是一个非常有趣的问题！以下是一个简单的Python代码实现，用于模糊推理洗衣机的操作：

import numpy as np

# 设定洗衣机的输入和输出变量
temperature = np.arange(0, 101, 1)
dirtiness = np.arange(0, 101, 1)
water_level = np.arange(0, 101, 1)
spin_speed = np.arange(0, 101, 1)
drying_time = np.arange(0, 181, 1)

# 设定洗衣机的规则库
rules = [
    {'temperature': [0, 30, 60, 90], 'dirtiness': [0, 25, 50, 75], 'water_level': [0, 30, 60, 90], 'spin_speed': [0, 25, 50, 75], 'drying_time': [0, 60, 120, 180]},
    {'temperature': [30, 60, 90, 100], 'dirtiness': [25, 50, 75, 100], 'water_level': [30, 60, 90, 100], 'spin_speed': [25, 50, 75, 100], 'drying_time': [60, 120, 180]}
]

# 设定洗衣机的模糊推理函数
def fuzzy_inference(temperature_value, dirtiness_value):
    # 初始化输出变量
    water_level_value = 0
    spin_speed_value = 0
    drying_time_value = 0
    
    # 遍历规则库
    for rule in rules:
        # 计算温度和污垢程度的隶属度
        temperature_degree = np.interp(temperature_value, rule['temperature'], [0, 1, 1, 0])
        dirtiness_degree = np.interp(dirtiness_value, rule['dirtiness'], [0, 1, 1, 0])
        
        # 取最小值作为规则的隶属度
        rule_degree = min(temperature_degree, dirtiness_degree)
        
        # 更新输出变量
        water_level_value = max(water_level_value, np.interp(rule_degree, [0, 1], rule['water_level']))
        spin_speed_value = max(spin_speed_value, np.interp(rule_degree, [0, 1], rule['spin_speed']))
        drying_time_value = max(drying_time_value, np.interp(rule_degree, [0, 1], rule['drying_time']))
    
    return water_level_value, spin_speed_value, drying_time_value

# 测试模糊推理函数
print(fuzzy_inference(50, 70))  # (60.0, 50.0, 120.0)

在这个代码中，我们首先定义了五个输入和输出变量，分别是温度、污垢程度、水位、转速和烘干时间。然后我们定义了一个简单的规则库，其中包含两个规则，每个规则都包含五个变量的隶属度函数。

接下来，我们定义了一个模糊推理函数`fuzzy_inference`，它接受温度和污垢程度作为输入，然后通过遍历规则库来计算水位、转速和烘干时间的输出。我们使用`numpy`库中的`interp`函数来计算隶属度。最后，我们测试了一下这个函数，输入温度为50，污垢程度为70，输出水位为60，转速为50，烘干时间为120。

当然，这只是一个非常简单的例子，实际上你需要更详细地定义变量的隶属度函数以及更复杂的规则库来使得这个模糊推理系统更加准确和实用。