检查以下几个方面：

1. 确保使用的变量与输入变量和输出变量的定义一致。 例：

定义输入变量

price = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'price') price['low'] = fuzz.trimf(price.universe, [0, 0, 5]) price['high'] = fuzz.trimf(price.universe, [5, 10, 10])

定义输出变量

tip = ctrl.Consequent(np.arange(0, 26, 1), 'tip') tip['low'] = fuzz.trimf(tip.universe, [0, 0, 13]) tip['medium'] = fuzz.trimf(tip.universe, [0, 13, 25]) tip['high'] = fuzz.trimf(tip.universe, [13, 25, 25])

创建模糊规则，变量名称要与定义的输入输出变量名称一致

rule1 = ctrl.Rule(price['low'] | price['high'], tip['low']) rule2 = ctrl.Rule(price['high'], tip['medium'])

2. 检查输入变量和输出变量的模糊集合函数定义是否正确。例如，所有的模糊集合函数都应该是归一化的，在universe的整个范围内之和为1。

错误示例，模糊集合函数不是归一化的

temperature['very cold'] = fuzz.trapmf(temperature.universe, [-50, -50, 10, 20]) temperature['cold'] = fuzz.trapmf(temperature.universe, [10, 20, 30, 40]) temperature['hot'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [30, 60, 90])

正确示例，模糊集合函数是归一化的

temperature['very cold'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [-50, -50, 10]) temperature['cold'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [10, 20, 30]) temperature['hot'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [30, 60, 90])

3. 确保使用的运算符正确。例如，在创建模糊规则时，应使用'|”运算符表示逻辑上的'或”运算，而不是'or”关键字。

错误示例

rule1 = ctrl.Rule(price['low'] or