【发布时间】：2015-06-23 20:02:41
【问题描述】：
我正在使用 scikit-fuzzy 制作一个模糊代理，它根据长度和动机确定篮球运动员的好坏。显然，这是一个学习项目，而不是实际的实现。
在一个只有长度和质量之间关系的简单示例中，我有以下模糊规则：
R1 = fuzz.relation_product(l_tall, q_good)
R2 = fuzz.relation_product(l_moderate, q_moderate)
R3 = fuzz.relation_product(l_short, q_bad)
R_combined = np.fmax(R1, np.fmax(R2, R3))
fuzz.defuzz(quality, R_combined[length == 180], 'centroid')
这会返回一个清晰的值，正如预期的那样。
但是，当我处理两种关系时：
#Relationships between motivation and quality of player
R1 = fuzz.relation_product(m_very, q_good)
R2 = fuzz.relation_product(m_barely, q_bad)
#Relationships between length and quality of player
R3 = fuzz.relation_product(l_tall, q_good)
R4 = fuzz.relation_product(l_short, q_bad)
我不知道下一步该怎么做才能让它发挥作用。我是合并所有规则，还是只合并相似的规则，之后如何使用去模糊化功能？我需要能够有两个参数（长度和动机），所以我上面使用的方法不起作用。
【问题讨论】：
标签： python logic fuzzy-logic scikits