随机森林为基分类器的神经模糊控制python代码

以下是一个基于随机森林的神经模糊控制的Python代码示例：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

# 构建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=0)

# 定义模糊控制规则
def fuzzy_control(input1, input2):
    # 根据输入值计算两个模糊集
    fuzzy_set1 = np.exp(-(input1 - 0.5)**2 / 0.1)
    fuzzy_set2 = np.exp(-(input2 - 0.5)**2 / 0.1)

    # 根据模糊集计算输出值
    output = 0
    if fuzzy_set1 > 0.5 and fuzzy_set2 > 0.5:
        output = 1
    elif fuzzy_set1 > 0.5 and fuzzy_set2 <= 0.5:
        output = 2
    elif fuzzy_set1 <= 0.5 and fuzzy_set2 > 0.5:
        output = 3
    else:
        output = 4

    return output

# 生成训练数据
X_train = np.random.rand(100, 2)
y_train = np.array([fuzzy_control(x[0], x[1]) for x in X_train])

# 训练随机森林分类器
rfc.fit(X_train, y_train)

# 生成测试数据
X_test = np.random.rand(10, 2)

# 使用随机森林分类器进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 打印预测结果
for i in range(len(X_test)):
    print("Input:", X_test[i])
    print("Output:", y_pred[i])

在这个代码示例中，我们使用sklearn库中的RandomForestClassifier类构建了一个包含10个基分类器的随机森林分类器。接着，我们定义了一个模糊控制规则，根据输入值计算输出值。最后，我们生成了训练数据和测试数据，并使用随机森林分类器对测试数据进行预测，输出预测结果。