动态模糊评价模型python代码

### 动态模糊评价模型的Python实现

动态模糊评价模型是一种基于模糊逻辑理论的方法，用于处理具有不确定性和复杂性的决策问题。下面是一个简单的动态模糊评价模型的Python实现例子：

import numpy as np


class DynamicFuzzyEvaluationModel:

    def __init__(self, criteria_weights, membership_functions):
        """
        初始化动态模糊评估模型。

        :param criteria_weights: 权重向量表示不同标准的重要性程度。
        :param membership_functions: 隶属函数定义每个准则下的隶属度计算方式。
        """
        assert sum(criteria_weights) == 1, "权重之和应等于1"
        self.criteria_weights = criteria_weights
        self.membership_functions = membership_functions

    def evaluate(self, input_data):
        """
        对输入数据进行评分。

        :param input_data: 输入的数据集。
        :return: 综合评价值。
        """

        aggregated_values = []
        for i, data_point in enumerate(input_data.T):  # 假设input_data是numpy数组形式
            mf_results = [mf(data_point) for mf in self.membership_functions[i]]
            weighted_sum = np.dot(mf_results, self.criteria_weights)
            aggregated_values.append(weighted_sum)

        final_score = max(aggregated_values)  # 或者可以采用其他聚合策略如平均值等
        return final_score


def triangular_mf(x, params):
    """三角形隶属函数"""
    a, b, c = params
    if x <= a or x >= c:
        return 0
    elif a < x <= b:
        return (x - a) / (b - a)
    else:
        return (c - x) / (c - b)


# 示例参数设置
criteria_wts = [0.4, 0.6]
mfs = [[lambda x: triangular_mf(x, [1, 2, 3])],
       [lambda y: triangular_mf(y, [4, 5, 6])] ]

model = DynamicFuzzyEvaluationModel(criteria_wts, mfs)
data_points = np.array([[1.5], [4.8]])  # 测试样本点
score = model.evaluate(data_points)
print(f'综合评分为 {score}')

此代码片段展示了如何创建一个基本框架来构建动态模糊评价模型，并通过自定义隶属函数来进行具体应用。需要注意的是，在实际项目中可能还需要考虑更多细节，比如不同的聚合方法、更复杂的隶属函数设计以及针对特定领域的需求调整[^1]。