模糊综合评价代码

以下是一个简单的模糊综合评价代码示例：

import numpy as np

# 预设三个模糊集合
poor = [0, 0, 40, 60]
average = [40, 60, 70, 80]
good = [70, 80, 100, 100]

# 输入变量
score = 75

# 计算隶属度
poor_degree = np.interp(score, poor[:2]+poor[2:], [0, 1, 0, 0])
average_degree = np.interp(score, average[:2]+average[2:], [0, 0, 1, 0])
good_degree = np.interp(score, good[:2]+good[2:], [0, 0, 1, 0])

# 设定规则库
rule1 = min(poor_degree, good_degree)
rule2 = average_degree

# 模糊综合评价
result = rule1*60 + rule2*80

print("评分为：", result)

在上述示例中，我们预设了三个模糊集合（差、一般、好），并通过 `interp()` 函数计算了输入变量（分数）对各个集合的隶属度。然后，我们设定了两条规则，即如果评分既属于“差”又属于“好”，则评价为60分；如果评分属于“一般”，则评价为80分。最后，我们通过模糊综合评价计算出了最终的评分结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的模糊综合评价过程可能会更加复杂。另外，模糊综合评价也需要根据具体的应用场景来设计模糊集合和规则库，以达到更好的效果。