可扩展性决策引擎好用吗

在URule Pro决策引擎中，不论是普通规则，还是循环规则，属性定义部分都是一样的，而且与向导式规则中普通规则和循环规则保持一致。如果不记得属性有哪些可以通过ALT+"/"键打开代码提示，选择需要的属性即可，多个属性之间可以用空格或","号分隔，具体属性中英文名及描述见规则属性部分介绍。属性赋值通过”=“实现，多个属性之间需要添加空格或回车，对于String类型的属性值需要添加双引号包裹，日期类型要采用“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式来定义，布尔类型则直接输入true或false。锐道URule Pro决策引擎复杂评分卡是什么？可扩展性决策引擎好用吗

决策树又被称为规则树，是URule Pro决策引擎中提供的一种构建规则的方式，它以一棵躺倒的树形结构来表现规则（之所以将其躺倒是为了节省空间，否则一棵稍微大点的树将会占用很大的页面空间），决策树表现业务规则更为形象，实际上，无论是决策树、决策表还是评分卡，都可以通过决策集来实现，只是，对于某些业务规则来说，通过决策树或决策表或评分卡实现起来更为形象、快捷。如何在URule Pro决策引擎中创建决策树？打开URule Pro控制台，在测试项目的“决策树”节点下右键，在弹出菜单中选择“创建决策树”项就可以创建一个决策树文件。纯浏览器编辑模式决策引擎安装方法在锐道URule Pro决策引擎中，控制台输出动作列是什么？

URule Pro决策引擎语法介绍如下：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。锐道URule Pro决策引擎决策表可将多个条件及与这些条件满足后要执行动作以图形化形式进行对应。

URule Pro决策引擎普通评分卡介绍：普通评分卡是URule Pro当中专门为简单评分系统而设计的一种业务规则工具，它可以针对某个实体对象的属性条件进行评分，每个属性在条件满足后还可以添加权重支持，同时对于得分的计算方式提供求和、加权求和以及用户自定义方式，以较大限度满足业务系统评分规则的需要。URule Pro决策引擎复杂评分卡：在URule Pro提供的普通评分卡当中，只能针对某一个对象的一些属性进行评分，这种评分方式可以满足大部分评分系统的需求，但在某些复杂的评分需求中，需要对多个对象的不同属性进行叠加组合评分，针对此类需求，URule Pro提供了复杂评分卡功能。复杂评分卡的配置方式与决策表有些类似，只是对于条件列头只能选择具体的对象，而每个条件单元格在配置条件时都需要选择与当前列头选择的对象对应的具体属性，这样就可以满足任意复杂的评分需求。锐道URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器。纯浏览器编辑模式决策引擎安装方法

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。可扩展性决策引擎好用吗

URule Pro决策引擎中评分卡的得分计算方式是什么？在URule Pro当中，对于得分计算方式提供了三种类型，第1种也就是默认的是“求和”，所谓求和就是对在运行时所有满足条件的条件行对应的分值列的值内容进行累加求和；第二种类型是“加权求和”，如果选择加权求和，那么需要我们将评分卡表格上部的“权重”属性设置为“支持”，这样可以看到所有的属性行中多出一个名为权重的编辑框，在这个编辑框中输入具体的权重值这样在将得分计算方式改为“加权求和”后，引擎将在运行时取到每个满足条件的条件行的分值，将这个分值与当前行对应的权重值做乘法计算，之后将所有乘法计算后的结果相加作为当前评分卡的较终得分。得分计算的之后一种方式是“自定义”，一旦选择这种方式，那么我们需要指定自定义计算得分的Bean的ID。可扩展性决策引擎好用吗

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