模糊神经网络的loss曲线怎么画python

模糊神经网络的loss曲线可以通过Matplotlib库来画出来。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个输入变量和一个输出变量
x = np.arange(0, 10, 0.1)
x_input = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 10, 0.1), 'input')
x_output = ctrl.Consequent(np.arange(0, 10, 0.1), 'output')

# 定义模糊集和规则
x_input['low'] = fuzz.trimf(x, [0, 0, 5])
x_input['medium'] = fuzz.trimf(x, [0, 5, 10])
x_input['high'] = fuzz.trimf(x, [5, 10, 10])

x_output['low'] = fuzz.trimf(x, [0, 0, 5])
x_output['medium'] = fuzz.trimf(x, [0, 5, 10])
x_output['high'] = fuzz.trimf(x, [5, 10, 10])

rule1 = ctrl.Rule(x_input['low'], x_output['low'])
rule2 = ctrl.Rule(x_input['medium'], x_output['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(x_input['high'], x_output['high'])

# 定义模糊控制器
fuzzy_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
fuzzy_sim = ctrl.ControlSystemSimulation(fuzzy_ctrl)

# 输入数据并进行模糊推理
fuzzy_sim.input['input'] = 3.5
fuzzy_sim.compute()

# 绘制输出结果
plt.figure()
x_output.view(sim=fuzzy_sim)
plt.title('Fuzzy Neural Network Output')
plt.xlabel('Output')
plt.ylabel('Membership')
plt.show()

# 绘制loss曲线
plt.figure()
plt.plot(fuzzy_sim.ctrl.fuzzy_rules[0].consequent.fuzzify(np.arange(0, 10, 0.1)), 'r', label='low')
plt.plot(fuzzy_sim.ctrl.fuzzy_rules[1].consequent.fuzzify(np.arange(0, 10, 0.1)), 'g', label='medium')
plt.plot(fuzzy_sim.ctrl.fuzzy_rules[2].consequent.fuzzify(np.arange(0, 10, 0.1)), 'b', label='high')
plt.title('Fuzzy Neural Network Loss')
plt.xlabel('Output')
plt.ylabel('Membership')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个简单的模糊神经网络，并使用Matplotlib库绘制了输出结果和loss曲线。你可以根据自己的数据和需求进行修改和扩展。