导入数据用深度神经与模糊算法相结合的方法的python代码

以下是一个使用深度学习与模糊算法结合的示例代码，其中使用了Keras库和skfuzzy库：

首先，我们导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import skfuzzy as fuzz

然后，我们读取数据集并将其划分为训练集和测试集：

dataset = pd.read_csv('data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
Y = dataset.iloc[:, -1].values

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 0)

接下来，我们使用skfuzzy库中的模糊c-均值聚类算法来生成模糊规则：

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(X_train.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)

# 将训练集的每个样本映射到其对应的模糊集
cluster_membership = np.argmax(u, axis=0)

# 将训练集的每个样本的模糊集与其对应的标签组合成模糊规则
fuzzy_rules = np.vstack([X_train[i]+[cluster_membership[i]]+[Y_train[i]] for i in range(len(X_train))])

然后，我们构建一个简单的神经网络模型并使用生成的模糊规则进行训练：

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 使用模糊规则来训练模型
model.fit(fuzzy_rules[:, :-1], fuzzy_rules[:, -1], epochs=100, batch_size=10)

在训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能：

# 使用测试集来评估模型
Y_pred = model.predict_classes(X_test)
accuracy = (Y_pred == Y_test).sum() / len(Y_test)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100))

这就是一个使用深度学习与模糊算法结合的示例代码。请注意，这只是一个简单的示例，实际的应用可能需要更复杂的模型和更多的数据预处理。