实现模糊综合评判python教程
整体流程
首先，让我们来看一下实现"模糊综合评判python"所需要的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 定义模糊变量和模糊集合 |
| 2 | 定义模糊规则 |
| 3 | 进行模糊推理 |
| 4 | 进行解模糊化 |
具体步骤及代码
步骤一：定义模糊变量和模糊集合
# 引用形式的描述信息："导入模糊逻辑库"
import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl
# 创建模糊变量
quality = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'quality')
service = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'service')
tip = ctrl.Consequent(np.arange(0, 26, 1), 'tip')
步骤二：定义模糊规则
# 定义模糊集合
quality.automf(3)
service.automf(3)
# 定义模糊规则
rule1 = ctrl.Rule(quality['poor'] | service['poor'], tip['low'])
rule2 = ctrl.Rule(service['average'], tip['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(service['good'] | quality['good'], tip['high'])
# 添加规则到控制系统
tip_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
步骤三：进行模糊推理
# 进行模糊推理
tip_calculator = ctrl.ControlSystemSimulation(tip_ctrl)
tip_calculator.input['quality'] = 6.5
tip_calculator.input['service'] = 9.8
tip_calculator.compute()
步骤四：进行解模糊化
# 解模糊化
print(tip_calculator.output['tip'])
tip.view(sim=tip_calculator)
类图
classDiagram
Class --|> Attribute : 属性
Class --|> Method : 方法
Class: 模糊变量和模糊集合
Class: 模糊规则
Class: 模糊控制系统
Class: 模糊推理
Class: 解模糊化
通过以上步骤，你可以成功实现"模糊综合评判python"的过程，希望对你有所帮助。如果有任何疑问，欢迎随时向我提问。
