模糊神经网络python代码

以下是一个简单的模糊神经网络的 Python 代码示例：

import numpy as np

class FuzzyNeuralNetwork:
    def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_rules):
        self.num_inputs = num_inputs
        self.num_outputs = num_outputs
        self.num_rules = num_rules
        self.rules = np.random.rand(num_rules, num_inputs + num_outputs)
        
    def activate(self, x):
        # Compute the degree of membership for each rule
        degrees = np.zeros(self.num_rules)
        for i in range(self.num_rules):
            min_vals = np.minimum(x, self.rules[i, :self.num_inputs])
            degrees[i] = np.prod(min_vals)
        
        # Compute the output for each rule
        outputs = np.zeros(self.num_rules)
        for i in range(self.num_rules):
            outputs[i] = degrees[i] * self.rules[i, -self.num_outputs:].sum()
        
        # Combine the outputs of all rules
        return np.sum(outputs) / np.sum(degrees)

该代码实现了一个具有随机生成规则的模糊神经网络，其中每个规则都由输入和输出变量的最小值组成。该网络可以通过调用 `activate` 方法来计算给定输入向量的输出。在此方法中，我们首先计算每个规则的成员资格度量，然后计算每个规则的输出，并最终将所有规则的输出组合成单个输出。