广东多调用方式决策引擎调试

时间:2023年02月08日 来源:

URule Pro决策引擎中条件右边值与条件左边值类似,条件右边值除了可输入单个普通的数字、字符串、变量、参数、方法、常量外,也可以使用一级或多级加、减、乘、除操作连接复杂表达式,但一级或多级加、减、乘、除操作的右边对象同样可以是普通的数字、字符串、变量、参数、方法、常量,其语法格式如下:数字/字符串/变量/参数/方法/常量 [+][-][*][/] 数字/字符串/变量/参数/方法/常量 [+][-][*][/] 数字/字符串/变量/参数/方法/常量 ...在条件右边值当中,可以使用括号来实现加、减、乘、除运算优先级,依照条件右边值语法格式,上面条件左边值格式为不合法的示例,在条件右边值中都是合法的。在条件左值当中,我们可不以使用常量,但在条件右值当中就可以使用常量。在锐道URule Pro决策引擎中,控制台输出动作列是什么?广东多调用方式决策引擎调试

URule Pro决策引擎变量库文件介绍如下:在业务系统开发过程中,会用到大量包含Getter和Setter方法的简单的Java对象,它们被称之为POJO(Plain Ordinary Java Object),或BOM(Business Object Model)对象,这些对象在开发中作为数据的载体,负责数据的传递。在URule Pro当中,变量库就是用来映射这些POJO对象,从而使得我们可以在具体的规则文件中使用它们,从而完成规则与业务数据的交互。打开URule Pro的操作控制台,创建一个项目,在项目的“库”的节点上点击右键,在弹出的菜单中选择“添加变量库”就可以创建变量库文件。上海URule Pro Java决策引擎如何使用锐道URule Pro决策引擎中评分卡的得分计算方式是什么?

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,URule Pro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决策引擎动作库文件介绍如下:动作库文件的作用是对配置在spring中的bean方法进行映射,使得我们可以直接在规则当中调用这些方法。同样在项目的“库”节点下创建一个动作库文件,可以看到动作库文件内容有三列,分别是动作名称,bean的id定义列,方法名定义列,以及方法对应的参数定义列。在动作库定义的时候需要注意,如果我们规则运行方式采用的是客户端服务器模式,那么必须要保证调用知识包的客户端Spring环境里有这个Bean,且Bean的Id要与动作库定义时的Id保证一至,否则调用会出现错误。在锐道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。

在URule Pro决策引擎中,如果要设置决策表的条件,必须先为条件列设置好与之绑定的变量或参数,否则是无法设置当前条件列下单元格中的条件的。URule Pro中的决策表提供了三种类型的动作列,分别是:赋值动作列、执行方法动作列以及控制台输出动作列。所谓的赋值动作列,就是指在条件列相关对应条件满足后对某个目标变量或参数进行赋值,同样在设置赋值动作列时,必须先插入一个赋值动作列,然后选择与当前绑定的参数或变量名称,之后才能在当前列对应的单元格中输入具体值,在对应的条件满足时为目标变量或参数赋值。锐道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决策引擎。上海BSTEK决策引擎调试

锐道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。广东多调用方式决策引擎调试

URule Pro决策引擎条件模版如下:从2.1.9版本开始,可以在“规则集”分类中创建“条件模版”文件,条件模版的作用就是把一些通用条件进行归类,并定义好有意义的名称,这样在向导式的规则集文件里就可以引用条件模版文件并在规则条件中使用条件模版。条件模版创建完成后,就可以在向导式规则文件里引用并使用了,引用方式与导入库文件的方法一致,点击工具栏上的“模版”按钮,选择其下的“条件模版”菜单项,然后选择并添加相应的条件模版文件即可。对于向导式规则,在规则名边,还添加了一个可以用于直接查看当前规则在编译后条件树的按钮,这对于采用了条件模版的规则来说非常有意义,通过查看编译后的条件树,就可以明确在添加了条件模版后对当前规则的条件组合产生的影响,从而可以帮助我们更好的理解规则中配置的条件。广东多调用方式决策引擎调试

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