浙江URule Pro决策引擎优势

决策表较上方是工具栏，需要导入各种库文件；中间是属性设置区，与决策表一样只提供四个属性，如果定义属性，那么它们将会在运行时被附加由决策树生成的所有规则上；较下面就是决策树的定义区，默认它是一个根变量节点，是不可删除的。在决策引擎当中有三种类型的树节点，分别是变量节点、条件节点以及动作节点。变量节点就是用来选择目标变量的节点，要操作这里我们需要首先导入需要使用到的变量库文件或参数库文件，比如导入我们定义的会员变量库，然后就可以选择具体的会员变量属性，定义好变量节点上要使用的变量后，就可以添加下级子节点，变量节点下只能添加条件节点，一个变量节点可添加多个条件节点，每个条件节点上配置的条件与当前变量节点构成一个完整的约束条件，条件的定义与向导式规则中完全相同。条件节点下可以继续添加子条件以进一步对上级条件进行约束或添加动作节点以结束当前条件分支或者再添加若干变量节点以添加新类型的条件约束，一旦某个条件节点下添加了动作节点，那么就意味着这个条件分支的结束，一个动作节点中可添加多个动作，同样一个条件节点下可以有多个动作节点，动作节点上的动作类型与动作定义方式与向导式规则中完全相同。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的评分卡执行顺序的编排。浙江URule Pro决策引擎优势

URule Pro决策引擎普通规则：一个普通规则主体是由如果、那么、否则构成，点击规则名可以对规则名进行修改，修改完成后鼠标点击页签处离开焦点就完成了规则名的修改确认；点击“添加属性”链接可以为当前规则定义相关属性。无论是普通规则还是循环规则都支持下面这些属性：优先级（当有多个规则满足条件时，这个值用来决定这些满足条件规则中动作的执行顺序，值越大，执行顺序越靠前。如不设置这个值，那按条件满足的顺序执行，也就是说如果不配置优先级属性规则的执行顺序是不确定的。）、生效日期、失效日期、是否启用、允许调试信息输出、互斥组、执行组、允许循环触发。上海可扩展性决策引擎推荐在URule Pro决策引擎中，与普通决策表相比，交叉决策表的条件由纵向和横向两个维度决定。

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决策引擎决策节点：所谓决策节点就是指在运行时，根据为其下面流出连接配置的条件来决定究竟应该走哪条连接的节点，所以根据这一特性，决策节点下面流出连接至少要有两条，否则决策节点就没有意义了。选中决策节点，在其右边属性面板中就可以看到针对决策节点的配置，需要重点介绍的是“决策类型”属性，决策节点的有两种决策类型，分别是"条件"和"百分比"。选择“条件”类型时，在下面出现的在决策项当中，可以根据当前决策节点下面流出连接的数量添加对应的决策项，对于每条决策项，都有两个属性，分别是"条件脚本"和“流向”，在条件列当中，我们可以编写具体的条件，在流向列中选择当条件列中定义的条件满足时要流出连线名称，所以对于决策节点下面流出的连线，我们必须要为其设置名称，否则就无法为其定义决策项。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的决策集执行顺序的编排。

URule Pro决策引擎中规则相关资源文件存储机制采用的是jackrabbit实现，默认情况下，我们只需要通过属性来指定资源库目录，这样就会在这个目录下以文件形式存储规则相关文件。在数据库中存储知识库有两种方式，一种是采用Spring中配置数据源连接数据库；另一种就是用户自定义jackrabbit的存储xml配置文件，通过这个文件来自定义数据库连接信息。当然这里肯定推荐第1种采用Spring中配置数据源连接数据库方式。这里需要强调的是，当采用xml配置方式来连接数据库，那么就需要手工配置集群信息，如果不配置使用过程中就可能会出现文件丢失的情况，就是说在未配置集群的情况下，一个应用在保存规则时会覆盖整个知识库，从而产生另一个应用配置的规则丢失的情况，这点一定要注意；如果采用spring配置方式的话，那么引擎会自动配置好集群信息。普通评分卡是URule Pro决策当中专门为简单评分系统而设计的一种业务规则工具。深圳锐道决策引擎特点

URule Pro决策引擎条件右边值与条件左边值类似。浙江URule Pro决策引擎优势

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。浙江URule Pro决策引擎优势

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