如何将值映射到python中的模糊项
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【中文标题】如何将值映射到python中的模糊项【英文标题】：How to map a value to a fuzzy term in python 【发布时间】：2018-10-10 06:14:20 【问题描述】：按照scikit-fuzzy 中的tip example，我使用以下代码来创建模糊控制系统的输入/输出：
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')
quality.automf(3)
service.automf(3)
tip.automf(3)
在示例的“模糊规则”部分，规则是手动编写的。我想从训练示例中生成它们。
假设我有一组 (quality, service, tip) 元组，其中 quality 和 service 范围从 0 到 10，tip 范围从 0 到 25。我希望能够从每个训练元组中自动生成规则。为此，我需要将 quality 和 service（分别为 tip）的值映射到一个术语（又名语言值）： “差”、“平均”或“好”（分别为“低”、“中”或“高”）。
如何使用scikit-fuzzy 做到这一点？
【问题讨论】：
【参考方案1】：我需要的函数是skfuzzy.interp_membership：如果我想获得清晰值 4.0 的模糊术语/语言值，我会在 4.0 评估每个隶属函数：
skfuzzy.interp_membership(np.arange(0, 11, 1), quality['poor'].mf, 4.0)
skfuzzy.interp_membership(np.arange(0, 11, 1), quality['average'].mf, 4.0)
skfuzzy.interp_membership(np.arange(0, 11, 1), quality['good'].mf, 4.0)
然后模糊值将是隶属函数具有最大值的那个
【讨论】：
以上是关于如何将值映射到python中的模糊项的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章