广东Unix决策引擎功能

URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java规则引擎，它可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上。URule Pro决策引擎评分卡介绍：评分是对个人或机构的相关信息进行分析之后的一种数值表达，表示此人或此机构由于信用活动的拒付行为所造成损失风险的可能性，评分通常用于对个人或机构的风险管理与评估。URule Pro中的评分卡就是用来计算评分的，它使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件，每个区段条件对应不同的分值，运行时引擎会根据定义的区段条件自动计算目标对象的评分。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的交叉决策表执行顺序的编排。广东Unix决策引擎功能

URule Pro决策引擎内置动作定义：如果要在决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中使用某个Spring Bean中定义的方法，那么可以使用动作库将目标Bean及相应的方法定义到其中，然后在具体的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中导入这个动作库就可以使用了，这种类型方法调用，需要我们的显式的将目标动作库导入后方可使用。在URule Pro中还提供了一种不需要导入动作库就可以调用类方法的方式，我们称之为内置的动作，对于这些内置的动作，按规范要求定义好后，用户无需导入就可以直接在所有规则文件中使用。对于内置动作的使用与用户自定义的动作库完全相同，不同地方在于内置动作不需要用户定义，也不需要用户导入，在任何一个决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中可以直接使用。江苏Unix决策引擎原理URule Pro决策引擎中的脚本式决策集可以编写普通规则和循环规则。

URule Pro决策引擎动作节点：动作节点可以与一个实现了接口并配置到Spring中的Bean绑定，这样在运行时，规则流执行到这个动作节点时就会执行与之绑定的FlowAction实现类，有了动作节点，那么在规则流中就可以执行具体的Java类中的方法，因为该Java类是配置在Spring上下文中的，所以类中可访问Spring环境所有信息，这样就可以做一些更为复杂的业务操作。动作节点出入连接线如下所示：流入的连接线数量：1~n；流出的连接线数量：0~1。

URule Pro决策引擎复杂评分卡表格的下方，和普通评分卡一样，是得分计算方式以及得分计算好后赋值定义部分，只是这里的得分计算方式相比普通评分卡少了”加权求和“项，这是因为在复杂评分卡里，因为条件可能由多对象属性叠加组成，所以无法添加权值功能，所以这里在得分计算上不支持加权求和方式，除此以外，其它皆与普通评分卡完全一致。和其它类型的规则文件定义方式相同，我们需要首先导入要使用的相关库文件，这里导入之前定义好的包含”会员“的变量库文件，导入后，在条件列头上点击右键菜单就可以为当前条件列选择对应的对象。URule Pro决策引擎当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来。

URule Pro决策引擎语法介绍：规则定义：在一个脚本式规则文件当中，可以添加零至多个普通规则或循环规则定义信息，其定义位置必须要在导入库文件的定义信息之下。在一个普通规则当中，else部分如果没有动作可定义，那么是可以省略不写的。对照向导式决策集里的循环规则定义，可以看到结构完全一致，独特不同的是这里采用脚本方式实现。同样在脚本式循环规则的循环体中，如果没有“否则”部分，那么这里的“else”部分的定义就可以省略，这与普通规则一样。URule Pro决策引擎决策表适用于描述处理判断条件较多，各条件相互组合、有多种决策方案的情况。URule Pro Java决策引擎

URule Pro决策引擎中的脚本规则文件由导入资源库的头部分、规则定义部分、函数定义部分构成。广东Unix决策引擎功能

URule Pro决策引擎规则流：无论是普通的规则集，还是决策表或评分卡，这些规则工具都只能完成一个复杂业务规则需求的一个点，所以对于完成的业务需求实现来说，还需要有工具把这些点串起来，这个工具就是规则流，也叫决策流。URule Pro当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来，实现对已有规则的可视化编排功能。在实际的业务系统中往往都是以规则流作为业务规则的调用入口，通过规则流将所有的以点形式存在的规则编排起来执行，从而可以实现任意复杂的业务规则需求。广东Unix决策引擎功能

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