模糊神经网络的可解释性怎么获得python

模糊神经网络（FNN）的可解释性通常可以通过以下方式获得：

1. 规则提取：通过对FNN进行规则提取，将FNN中的模糊规则提取出来，以可读形式呈现，从而获得FNN的可解释性。

2. 可视化：通过可视化FNN的输入输出、模糊集合、模糊规则等信息，以图形化的方式呈现FNN的运作过程，从而获得FNN的可解释性。

3. 知识库：将FNN的知识转化为易于理解的知识库，从而为用户提供更直观、易于理解的解释。

在Python中，可以使用一些开源的FNN框架，如scikit-fuzzy、pyfuzzy等，以及一些可视化工具，如Matplotlib、Seaborn等，来实现FNN的可解释性。此外，还可以使用一些机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow等，来实现相关功能。