完成：实验二

homework2/main.py

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+import numpy as np
+
+# 定义模糊集合的隶属度参数
+sludge = [0, 0.5, 1]    # 污泥浓度模糊集
+grease = [0, 0.5, 1]    # 油脂浓度模糊集
+time = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]  # 洗涤时间模糊集
+
+# 构建污泥和油脂的模糊关系矩阵（取最大值）
+sludgeandgrease = np.zeros((len(sludge), len(grease)))
+for i in range(len(sludge)):
+    for j in range(len(grease)):
+        sludgeandgrease[i, j] = max(sludge[i], grease[j])
+sludgeandgrease = sludgeandgrease.reshape(9, 1)  # 展平为列向量
+
+# 构建模糊关系矩阵 R（取最小值）
+R = np.zeros((len(sludgeandgrease), len(time)))
+for i in range(len(sludgeandgrease)):
+    for j in range(len(time)):
+        R[i, j] = min(sludgeandgrease[i], time[j])
+
+# 输入模糊集的隶属度
+x1 = [0, 0.83, 0.6]  # 污泥浓度实际测量隶属度
+y1 = [0, 0.71, 0.7]  # 油脂浓度实际测量隶属度
+
+# 计算输入条件的模糊关系（取最大值）
+x1y1 = np.zeros((len(x1), len(y1)))
+for i in range(len(x1)):
+    for j in range(len(y1)):
+        x1y1[i, j] = max(x1[i], y1[j])
+x1y12 = x1y1.reshape(9)  # 展平为一维数组
+
+# 合成模糊推理结果
+result = np.zeros(5)
+a = np.zeros(9)
+for i in range(5):
+    for j in range(9):
+        a[j] = x1y12[j] * R[j, i]  # 模糊推理合成运算
+    result[i] = max(a)  # 取最大值作为最终结果
+
+print(result)