【人工智能】模糊逻辑推理-洗衣机模糊推理系统

一、实验目的

        理解模糊逻辑推理的原理及特点，熟练应用模糊推理，并以此设计一个洗衣机模糊推理系统。

二、实验原理

        模糊推理即以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。是不确定推理的一种。在人工智能技术开发中有重大意义。

        整个模糊推理的过程就是由一组模糊规则出发。许多模糊规则实际上是一组多重条件语句，可以表示为从条件论域到结论论域的模糊关系矩阵R。通过条件模糊向量与模糊关系R的合成进行模糊推理，得到结论的模糊向量，然后采用“清晰化”方法将模糊结论转换为精确量。

三、实验过程记录

        已知人的操作经验为：

“污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”；

“污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中”；

“污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短”

        可以得到以下模糊控制规则表

                其中SD（污泥少）、MD（污泥中）、LD（污泥多）、NG（油脂少）、MG（油脂中）、LG（油脂多）、VS（洗涤时间很短）、S（洗涤时间短）、M（洗涤时间中等）、L（洗涤时间长）、VL（洗涤时间很长）。

假设污泥、油脂、洗涤时间的论域分别为[0,100]、[0,100]、[0,120]，设计模糊推理系统如下：

        输入：待洗涤衣物的污泥和油脂

        控制对象：洗涤时间

        污泥隶属函数：

油脂隶属函数：

时间隶属函数：

        Python代码实现：

def Sludge(a):#污泥
    sludge=[0,0,0]#默认隶属度为0，依次对应SD,MD,LD
    if a100:
        return (print("输入值有误"))
    elif 0