写一个python模糊逻辑程序

好的，下面是一个简单的Python模糊逻辑程序，它实现了模糊推理的基本功能：

import numpy as np

# 定义模糊逻辑函数
def fuzzy_and(a, b):
    return np.minimum(a, b)

def fuzzy_or(a, b):
    return np.maximum(a, b)

def fuzzy_not(a):
    return 1 - a

# 定义模糊集合
class FuzzySet:
    def __init__(self, x, mf):
        self.x = x
        self.mf = mf

    def __call__(self, x):
        return self.mf(x)

# 定义模糊规则
class FuzzyRule:
    def __init__(self, antecedent, consequent):
        self.antecedent = antecedent
        self.consequent = consequent

    def __call__(self, x):
        return self.antecedent(x), self.consequent(x)

# 定义模糊推理器
class FuzzyInference:
    def __init__(self, rules):
        self.rules = rules

    def __call__(self, x):
        y = {}
        for rule in self.rules:
            antecedent, consequent = rule(x)
            for name, value in consequent.items():
                if name not in y:
                    y[name] = np.zeros(len(x))
                y[name] = fuzzy_or(y[name], fuzzy_and(antecedent, value))
        return y

# 定义模糊集合的隶属度函数
def triangular(x, a, b, c):
    return np.maximum(np.minimum((x - a) / (b - a), (c - x) / (c - b)), 0)

def trapezoidal(x, a, b, c, d):
    return np.maximum(np.minimum((x - a) / (b - a), 1, (d - x) / (d - c)), 0)

# 定义模糊集合和模糊规则
x = np.arange(0, 10, 0.1)
low = FuzzySet(x, triangular(x, 0, 0, 5))
medium = FuzzySet(x, trapezoidal(x, 0, 5, 7, 9))
high = FuzzySet(x, triangular(x, 5, 10, 10))

rules = [
    FuzzyRule(lambda x: low(x), {'output': high}),
    FuzzyRule(lambda x: medium(x), {'output': medium}),
    FuzzyRule(lambda x: high(x), {'output': low})
]

# 定义模糊推理器并进行推理
inference = FuzzyInference(rules)
input_value = 3.5
output = inference([input_value])
print(output['output'])

这个程序实现了一个简单的模糊逻辑推理器，它包括了模糊集合的定义、模糊规则的定义、模糊推理器的定义以及模糊推理的实现。在这个例子中，我们使用了三个模糊集合（`low`、`medium`和`high`）来表示输入和输出的隶属度，然后定义了三个模糊规则来描述输入和输出之间的关系。最后，我们使用模糊推理器来进行推理，并输出了结果。