c++语言简便实现FLSR

FLSR（Fuzzy Least Squares Regression）是一种基于模糊逻辑的最小二乘回归方法。在C++中实现FLSR，需要先实现模糊逻辑的相关算法，例如模糊集合的定义、模糊关系的运算等。然后，根据FLSR的算法原理，编写代码实现。

以下是一个简单的C++实现FLSR的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// 模糊集合定义
class FuzzySet {
public:
    vector<double> values;  // 成员值
    vector<double> degrees; // 成员程度

    FuzzySet() {}

    void add(double value, double degree) {
        values.push_back(value);
        degrees.push_back(degree);
    }

    double getDegree(double value) {
        double maxDegree = 0;
        for (int i = 0; i < values.size(); i++) {
            double degree = degrees[i];
            if (value >= values[i] && degree > maxDegree) {
                maxDegree = degree;
            }
        }
        return maxDegree;
    }
};

// 模糊关系运算
class FuzzyRelation {
public:
    virtual double operator()(double a, double b) = 0;
};

// 最小二乘回归
class FLSR {
public:
    FLSR(FuzzySet& x, FuzzySet& y, FuzzyRelation& r) : x(x), y(y), r(r) {}

    double evaluate(double value) {
        double numerator = 0;
        double denominator = 0;
        for (int i = 0; i < x.values.size(); i++) {
            double degree = r(x.values[i], value);
            numerator += degree * x.values[i] * y.getDegree(y.values[i]);
            denominator += degree * x.values[i] * x.values[i];
        }
        return numerator / denominator;
    }

private:
    FuzzySet& x;
    FuzzySet& y;
    FuzzyRelation& r;
};

// 模糊关系：最小型
class MinRelation : public FuzzyRelation {
public:
    double operator()(double a, double b) {
        return min(a, b);
    }
};

int main() {
    // 构造模糊集合
    FuzzySet x, y;
    x.add(1, 1);
    x.add(2, 0.8);
    x.add(3, 0.6);
    y.add(1, 0.4);
    y.add(2, 0.6);
    y.add(3, 1);

    // 构造模糊关系
    MinRelation r;

    // 构造FLSR模型
    FLSR flsr(x, y, r);

    // 计算回归值
    double value = 2.5;
    double result = flsr.evaluate(value);
    cout << "FLSR result: " << result << endl;

    return 0;
}

上述代码中，首先定义了模糊集合和模糊关系的类，然后定义了FLSR的类，并采用最小二乘回归的方法实现了evaluate()方法。最后，在main()函数中，构造了模糊集合和模糊关系，通过FLSR计算得到回归值。