模糊神经网络中的神经网络是什么神经网络

模糊神经网络（FNN）是一种基于模糊逻辑的神经网络，它使用模糊集合来处理输入和输出之间的关系。在FNN中，神经网络是指一组相互连接的神经元，这些神经元可以接收输入并产生输出。与传统的神经网络不同，FNN中的神经元具有模糊性质，即它们可以处理模糊输入并产生模糊输出。FNN通常用于处理模糊数据，例如自然语言文本和图像数据。

以下是一个简单的FNN的例子，它包含两个输入和一个输出：

import numpy as np

# 模糊神经网络
class FNN:
    def __init__(self, input_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.output_size = output_size
        self.weights = np.random.rand(input_size, output_size)

    def predict(self, inputs):
        # 模糊化输入
        fuzzy_inputs = self.fuzzify(inputs)
        # 计算输出
        outputs = np.dot(fuzzy_inputs, self.weights)
        # 去模糊化输出
        defuzzified_outputs = self.defuzzify(outputs)
        return defuzzified_outputs

    def fuzzify(self, inputs):
        # TODO: 实现模糊化输入的方法
        pass

    def defuzzify(self, outputs):
        # TODO: 实现去模糊化输出的方法
        pass

# 创建一个FNN实例
fnn = FNN(input_size=2, output_size=1)

# 输入数据
inputs = np.array([0.5, 0.8])

# 预测输出
outputs = fnn.predict(inputs)

# 输出结果
print(outputs)