规则引擎研究-整理
规则引擎在保险理赔中的应用研究
规则引擎在保险理赔中的应用研究第一章：引言保险理赔是保险公司的核心业务之一，关系到保险公司的利润和声誉。
然而，在保险理赔中，处理大量的数据和文件可能会导致错误和延误，影响客户满意度和公司业绩。
解决这个问题的一个解决方案就是采用规则引擎。
本文将探讨规则引擎在保险理赔中的应用及其优点。
第二章：什么是规则引擎规则引擎是一种计算机程序，其目的是根据预定义的规则来执行特定的业务逻辑。
这些规则可能包括有关数据验证、计算、条件检查等方面的规则，使得业务逻辑可以被更好地组织、评估和维护。
规则引擎通常由两部分组成：规则库和推理引擎。
规则库包含规则和相关数据，而推理引擎定期评估这些规则以确定需要执行的操作。
第三章：规则引擎在保险理赔中的应用1. 自动化流程保险理赔中有许多重复的操作，这些操作通常使用人工方式完成。
例如，当文件正在移交时，员工必须检查每个文件是否符合文件传递要求。
如果出现任何违规情况，则将退回到有关部门进行纠正。
使用规则引擎，这些操作可以自动化。
规则引擎可以根据预先设置的规则自动检查文件并自动启动退回操作。
这使得流程更加高效，减少了人为错误。
2. 自适应的系统保险理赔中的许多流程都需要更改业务规则，并根据客户需求进行自适应。
使用传统方法很难快速更改业务规则，但是使用规则引擎可以实现快速适应新的业务规则。
规则引擎能够根据客户的信息和规则库自动适应，并根据新的业务规则进行调整。
这使得保险理赔系统始终保持最新，更符合新的客户需求。
3. 更好的决策制定规则引擎可以根据数据生成更好的决策。
这意味着它可以根据评估的风险自动提供赔偿建议，并以最有效的方式向客户提供支持。
规则引擎的建议通常是根据优化的算法生成的，并且可以使用机器学习模型来进行优化。
这使得保险公司能够更好地解析客户需求，并以最优的方式提供赔偿建议。
第四章：规则引擎的优点1. 高效处理权重规则引擎处理重要的交通管制问题时，可以非常快速地检查交通数据并执行相应的操作。
规则引擎在业务逻辑层中的研究与应用
赵 广 利
（ 大连海事大学信息科 学技术 学院 辽宁 大连 １６ ２ ） １０ ６
摘 要
随着软件规模 的 日趋 复杂化， 迫切 需要 一个 良好 的框 架或统一 的方法开发 业务逻 辑层。在 深入 研 究规则 引擎 的工作原
理及 Ｒ ｔ 模 式匹配算法的基础上 ， ｅｅ 采用 Ｗｅ ｅｖ ｅ分布式计算技术具体构建 了一个基于规则 引擎的 Ｗｅ ｂＳｒｉ ｃ ｂ应用框 架， 该框架可使业 务逻辑与应用程序代码高度解耦 ， 可对业务规则进行单 独的管理 和维护。 因此， 可极 大提高 软件 的柔韧性 ， 降低软件 的维 护与升级
Ｒｔ ｅｅ算法
ｏＮ ＲＵＬＥ ＥＮＧＩ ＮＥ Ｎ Ｉ ＢＵＳＩ ＮＥＳＳ ＬｏＧ Ｉ ＬＡＹＥＲ Ｃ ＡＮＤ ＴＳ ＡＰＰＬＩ Ｉ ＣＡＴＩ Ｎ ｏ
Ｚｈ ｏ Ｇｕ ｎｇｉ ａ ａ ｌ （ ｃｏｌｆＩ ｏｍ ｔ ｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ， ａｉｎＭａｉｍｅＵ ｉ ｒｔ， ｌ ｎ１ ６ ２ ，ｉｏｉｇ，ｈｎ ） Ｓｈｏ ｎ ｒ ａｉ ｃ ｎｅａ ｄＴｃｎｌ ｏ ｆ ｏ ｅ ｇ Ｄ ｌ ｒｉ ｎｖ ｓｙ Ｄａｉ １ ０ ６ Ｌａ ｎｎ Ｃ ｉａ ａ ｔ ｅｉ ａ
ｍｅｈ ｄ ｇ ｅ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｏｔ ｒ ’ ｅ ｉ ｉ ｔ ｎ ｅ ｕ ｅ ｈ ｏ ｔ ｆ ｏ ｔ ｒ ｐ ｒ ｄ ｎ ｉ ｔ ｎ ｎ ｅ Ａｔ ａ ｔ ｔ ｅ ｐ ｏｏ ｙ ｅ ｏ ｃｕ ｌ ｒ ｅ ｓ ｔｏ ｒ ａｌ ｉ ｒｖ ｓｓ ｆ ｙ ｗａ ｅ Ｓｆ ｘｂ ｌ ｙ ａ ｄ ｒｄ ｃ ｓｔ ｅ ｃ ｓ ｏ ｆ ｌ ｉ ｓ ｗａ ｅｕ ｇ ａ ｅ ａ ｄ ｍａｎ ｅ ａ ｃ ． ｓ ， ｈ ｒ ｔｔ ｐ ｆａ ｔ ａ ｄ ｒ ｌ ｏ
基于规则引擎的智能医疗推荐系统研究
基于规则引擎的智能医疗推荐系统研究随着人工智能技术的不断发展，智能医疗推荐系统也越来越受到医疗行业的关注。
基于规则引擎的智能医疗推荐系统是其中的一个重要研究方向，在提升医疗行业服务质量和效率方面具有重要的应用价值。
一、什么是基于规则引擎的智能医疗推荐系统基于规则引擎的智能医疗推荐系统主要是通过对病人病情、年龄、身体状况等信息进行深度分析，实现不同疾病的诊断和治疗推荐。
其核心技术就是规则引擎，规则引擎可以将业务规则以一定的方式进行描述，然后在系统内对数据进行匹配和处理，从而实现对规则的执行和结果的输出。
二、如何设计基于规则引擎的智能医疗推荐系统基于规则引擎的智能医疗推荐系统的设计需要同时考虑病人个人信息、疾病诊断和治疗推荐三个方面。
在设计时需要考虑以下几点：1. 病人个人信息的收集和分析病人的个人信息包括基本信息、病情信息以及体检信息等。
这些信息可以通过医院系统、电子病历等方式进行收集。
在进行分析时，需要考虑病人不同疾病的特征以及患者的个人因素。
2. 疾病诊断的规则制定疾病的诊断需要制定不同的规则，规则制定需要考虑疾病的症状、病因等因素。
例如，对于肺癌等恶性肿瘤疾病，需要考虑患者的年龄、性别、病史等信息，制定相应的规则以实现准确诊断。
3. 治疗推荐的制定治疗推荐需要综合考虑患者的个人因素、疾病诊断、药物副作用等多个因素。
例如，对于糖尿病等慢性疾病，需要综合考虑患者的年龄、身体状况、血糖水平等信息，综合推荐药物治疗和饮食调节。
三、基于规则引擎的智能医疗推荐系统的应用基于规则引擎的智能医疗推荐系统可以广泛应用于医疗行业的各个环节，主要包括医院门诊、电子病历、远程会诊等方面。
1、医院门诊在医院门诊中，可以使用基于规则引擎的智能医疗推荐系统，帮助患者进行初步诊断，并推荐适当的检查和治疗方案，这样可以提高诊疗质量和效率。
例如，在病人到达诊疗科室后，通过系统输入患者的基础信息以及主诉等初步病情，可以帮助医生进行更快速、准确和客观的诊断和治疗。
规则引擎研究之Rete算法
规则引擎研究之Rete算法1rete概述Rete算法是一种前向规则快速匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。
Rete是拉丁文，对应英文是net，也就是网络。
Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的两个特征，即时间冗余性（Temporal redundancy）和结构相似性（structural similarity），提高系统模式匹配效率。
2相关概念2.1事实（fact）事实：对象之间及对象属性之间的多元关系。
为简单起见，事实用一个三元组来表示：（identifier ^attribute value），例如如下事实：w1:(B1 ^ on B2) w6:(B2 ^color blue)w2:(B1 ^ on B3) w7:(B3 ^left-of B4)w3:(B1 ^ color red) w8:(B3 ^on table)w4:(B2 ^on table) w9:(B3 ^color red)w5:(B2 ^left-of B3)2.2规则（rule）由条件和结论构成的推理语句，当存在事实满足条件时，相应结论被激活。
一条规则的一般形式如下：(name-of-this-productionLHS /*one or more conditions*/-->RHS /*one or more actions*/)其中LHS为条件部分，RHS为结论部分。
下面为一条规则的例子：(find-stack-of-two-blocks-to-the-left-of-a-red-block(^on)(^left-of)(^color red)-->...RHS...)2.3模式（patten）模式：规则的IF部分，已知事实的泛化形式，未实例化的多元关系。
(^on)(^left-of)(^color red)3模式匹配的一般算法规则主要由两部分组成：条件和结论，条件部分也称为左端（记为LHS, left-hand side），结论部分也称为右端（记为RHS, right-hand side）。
面向物联网的规则引擎研究
面向物联网的规则引擎研究一、引言随着物联网技术的不断发展，当下的智能设备和系统处理的数据量已经达到了惊人的规模。
这些数据可能来自不同的设备、传感器和服务，针对这种情况，规则引擎作为一种关键的技术手段，已经成为了支撑物联网应用的至关重要的组件。
本文旨在探讨面向物联网的规则引擎研究，以及规则引擎在物联网应用中的应用。
二、什么是规则引擎？规则引擎是指一种通过规则推理和匹配动态数据来决策的系统。
广义的规则引擎可以处理任何领域的规则，如医疗、金融和工业等，它们通常基于规则、事实和操作等组成的知识库进行推理。
而面向物联网的规则引擎则是指规则引擎在物联网场景下的应用，其中包括了对于物联网设备和服务的数据的管理、分析和推理等。
多年来，规则引擎已经成为了企业应用和IT架构中的重要组成部分。
规则引擎的逻辑结构通常由两部分组成：规则定义和规则执行引擎。
其中规则定义是指规则编写和管理，规则执行引擎则是指匹配和执行规则的引擎。
规则引擎可以帮助企业快速响应市场变化，自动化决策，减少人工错误，以及提高运营效率等。
因此，规则引擎也成为了物联网应用领域中的关键技术。
三、规则引擎在物联网中的应用规则引擎在物联网应用中的主要应用场景包括：智能家居、智慧城市、智能医疗以及智能制造等。
1、智能家居智能家居是指利用物联网和智能化技术构建的具有智能化和自动化程度的家居环境。
面对智能家居这样的场景，规则引擎可以帮助解决诸如重复事件检测和处理、事件的关联性分析等问题。
比如，当你下班回家后，规则引擎可以感知到你的到来，并自动开启门锁、灯光等设备，以达到自动化的效果。
2、智慧城市智慧城市是指城市管理者利用物联网技术进行城市运营的一种模式。
规则引擎可以通过对城市中有关公共资源的数据进行分析，如监测报告、历史数据等等，来帮助城市管理者做出更加科学和优化的决策，如城市交通运输、供电和污染问题等等。
3、智能医疗智能医疗是指利用物联网技术来优化医疗服务供应链和病人健康管理的一种方式。
规则引擎的定义及体系结构
规规则引擎的定义及其体系结构摘要随着经济的迅速发展，市场的快速变化导致商业业务规则的变化也越来越快，因此对于企业的IT部门或者IT企业来说，这就要求设计出来的应用系统能够适应这种快速变化。
然而，软件的开发周期和维护周期长，这和适应快速变化的市场需求产生了矛盾。
规则引擎的出现很好的解决了这一矛盾。
有了规则引擎，我们可将以程序代码的形式固化在应用系统中的业务逻辑分离、抽象出来，被分离的业务逻辑以业务规则形式存储在规则库中，并通过规则引擎进行执行。
本文将介绍规则引擎的定义，并将以WebSphere ILOG JRules 规则引擎为例介绍其体系结构。
关键字规则引擎业务规则业务对象模型规则执行模型规则调用目录第1章绪论1.1 规则引擎的产生背景第2章规则引擎概述2.1 业务规则2.2 规则引擎2.2.1 什么是规则引擎2.2.2 使用规则引擎的优点2.3 规则引擎运行模式第3章规则引擎的架构和工作机制3.1 规则引擎的架构原理3.2 规则引擎的工作机制第4章总结第1章绪论1.1 规则引擎的产生背景随着信息技术在企业的广泛的应用，企业IT 部门所开发和维护的应用系统也越来越复杂，而现代企业要求响应快速及灵活，他们对企业软件也有同样的要求。
企业管理者对企业级IT系统的开发有着如下的要求：一、为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂。
二、市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新。
三、为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序开发人员参与。
因此如何使应用系统能够更快的响应的企业业务的变化已成为企业IT 发展的重要挑战之一。
另外，项目开发人员会碰到了以下问题：一、程序=算法+数据结构，有些复杂的商业规则很难推导出算法和抽象出数据模型。
二、软件工程要求从需求—>设计—>编码，然而业务规则常常在需求阶段可能还没有明确，在设计和编码后还在变化，业务规则往往嵌在系统各处代码中。
基于规则引擎的一种智能工作流系统研究
第 ２ 卷 第 ｌ 期 ７ ４
ＶＯ． ７ １２ Ｎ Ｏ． ４ １
计 算机 工程 与设 计
Ｃｏ ｕ ｅ ｇｎ ｅ ｉｇａ ｄｅ ｉ ｎ ｍｐ ｔｒ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ ｎ ｓｇ
２０ 年 ７ ０６ 月
Ｊ ｙ ０ ６ ｕｌ ２ ０
的工作流 系统在 复 杂多变 的企 业业务 环境 中存 在 诸 多不足 ， 据此提 出 了一种 基 于规 则 引擎的智 能工作 流 系统模 型。通 过规 则 引擎 的应 用 ， 很好 地提 高 了系统 的 自适应 能力和 通用性 。最后 ， 阐述 了规 则 引擎 的实现机 制 ， 并给 出了具 体应 用 。 关键 词 ：工作 流管理 系统： 业务 过程 ； 业务规 则；规 则 引擎
ＺＨＡＮＧ ｉｎ ， Ｍ Ｅ Ｇ Ｊａ Ｎ Ｂｏ
（． ｏｌ ｅ ｆ ｏ ｕｅ Ｓ ｉ ｃ， ｈ ｎＵ ｉｅｓｙ Ｗｕ ａ ３ ０ ２ ｈｎ ； ． ｔ ｅ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｆ ｏ ｗａｅ １ Ｃ ｌ ｇ ｍｐｔｒ ｃｅ ｅ Ｗｕ ａ ｎｖｒ ｔ， ｈｎ４ ０ ７ ，Ｃ ｉａ ｅ ｏＣ ｎ ｉ Ｓａ ａｏａ ｙｏ Ｒ ｒ ｔ Ｋｅ ｏ Ｓ
基于规则引擎的一种智能工作流系统研究
张 剑 ’ 孟 波 ，
（．武汉 大学 计 算机 学院 ，湖 北 武汉 ４ ０ ７ ；２ １ ３ ０ ２ ．武 汉 大 学 软 件 工程 国 家重点 实验 室，湖 北 武汉 ４ ０ ７ ） ３ ０ ２
摘 要： 工作流 系统作 为一 种重要 的过程管 理技 术 ， 在企 业过 程重 组 ， 同软件 等研 究领 域取得 了很 大 的成功 。然 而 ， 协 传统
０ 引 言
工 作 流 的概 念 是 在 ２ ０世 纪 ７ ０年 代 末 、８ 年 代 初 从 办 公 ０
规则引擎概况资料
规则引擎概况资料规则引擎是一种计算机软件工具，用于管理和自动化业务规则。
业务规则是描述组织中的一些行为或决策的预定指南或条件。
规则引擎将这些规则编码为可执行的逻辑，以便根据规则执行相应的操作。
规则引擎的核心功能是处理规则的流程，并基于规则的条件和动作进行决策。
规则通常是通过if-then的条件逻辑来描述的，例如，如果温度超过30度，则打开空调。
规则引擎可以根据这些规则自动执行相应的动作，而无需进行编程开发。
规则引擎的主要优势之一是它的灵活性和可配置性。
规则可以在运行时进行修改和调整，而无需重新编译或部署整个系统。
这为组织带来了较快的响应速度和更容易的业务逻辑管理。
规则引擎的另一个重要特点是它的可重用性。
规则可以在不同的应用程序和系统之间共享和重用，使得开发人员能够更快速地构建和部署新的应用程序。
这也有助于确保规则的一致性和准确性，避免重复劳动和错误。
规则引擎广泛应用于许多领域和行业，如金融服务、保险、供应链管理、电子商务等。
它可以用来自动化和优化诸如业务决策、审批流程、价格计算等复杂的业务活动。
通过规则引擎，组织可以更快速、更准确地执行业务规则，提高运营效率和业务灵活性。
规则引擎的工作原理通常包括以下几个步骤：1.规则定义：业务用户使用规则引擎的可视化界面定义规则。
规则通常由条件和动作组成。
2.规则解析：规则引擎将定义的规则解析为可执行的逻辑表示形式，例如规则语言或规则表。
3.数据输入：规则引擎接收外部的数据输入，例如来自数据库、文件或其他系统的数据。
4.条件匹配：规则引擎将输入的数据与规则的条件进行匹配。
如果条件满足，则规则引擎会触发相应的动作。
5.动作执行：规则引擎执行与满足条件的规则相关联的动作。
这可以是发送通知、生成报表、更新数据库等操作。
6.结果输出：规则引擎将执行结果输出给用户或其他系统。
这通常是一个决策、建议或操作指南。
规则引擎的实现有多种方法，包括基于规则语言的引擎和基于决策表的引擎。
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规则引擎研究——Rete算法介绍一、R ETE概述Rete算法是一种前向规则快速匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。
Rete是拉丁文，对应英文是net，也就是网络。
Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的两个特征，即时间冗余性（Temporalredundancy）和结构相似性（structuralsimilarity），提高系统模式匹配效率。
二、相关概念2.1事实（FACT）：事实：对象之间及对象属性之间的多元关系。
为简单起见，事实用一个三元组来表示：（identifier^attributevalue），例如如下事实：w1:(B1^onB2)w6:(B2^colorblue)w2:(B1^onB3)w7:(B3^left-ofB4)w3:(B1^colorred)w8:(B3^ontable)w4:(B2^ontable)w9:(B3^colorred)w5:(B2^left-ofB3)2.2规则（RULE）:由条件和结论构成的推理语句，当存在事实满足条件时，相应结论被激活。
一条规则的一般形式如下：(name-of-this-productionLHS/*oneormoreconditions*/-->RHS/*oneormoreactions*/)其中LHS为条件部分，RHS为结论部分。
下面为一条规则的例子：(find-stack-of-two-blocks-to-the-left-of-a-red-block(^on)(^left-of)(^colorred)-->...RHS...)2.3模式（PATTEN）：模式：规则的IF部分，已知事实的泛化形式，未实例化的多元关系。
(^on)(^left-of)(^colorred)三、模式匹配的一般算法规则主要由两部分组成：条件和结论，条件部分也称为左端（记为LHS,left-handside），结论部分也称为右端（记为RHS,right-handside）。
为分析方便，假设系统中有N条规则，每个规则的条件部分平均有P个模式，工作内存中有M个事实，事实可以理解为需要处理的数据对象。
规则匹配，就是对每一个规则r,判断当前的事实o是否使LHS(r)=True，如果是，就把规则r的实例r(o)加到冲突集当中。
所谓规则r的实例就是用数据对象o的值代替规则r的相应参数，即绑定了数据对象o的规则r。
规则匹配的一般算法：1)从N条规则中取出一条r；2)从M个事实中取出P个事实的一个组合c；3)用c测试LHS(r)，如果LHS(r（c）)=True，将RHS(r（c）)加入冲突集中；4)取出下一个组合c，goto3；5)取出下一条规则r，goto2；四、RETE算法Rete算法的编译结果是规则集对应的Rete网络,如下图。
Rete网络是一个事实可以在其中流动的图。
Rete网络的节点可以分为四类：根节点（root）、类型节点（typenode）、alpha节点、beta节点。
其中，根结点是一个虚拟节点，是构建rete网络的入口。
类型节点中存储事实的各种类型，各个事实从对应的类型节点进入rete网络。
4.1建立RETE网络Rete网络的编译算法如下：1)创建根；2)加入规则1(Alpha节点从1开始，Beta节点从2开始)；a.取出模式1，检查模式中的参数类型，如果是新类型，则加入一个类型节点；b.检查模式1对应的Alpha节点是否已存在，如果存在则记录下节点位置，如果没有则将模式1作为一个Alpha节点加入到网络中，同时根据Alpha节点的模式建立Alpha内存表；c.重复b直到所有的模式处理完毕；d.组合Beta节点，按照如下方式：Beta(2)左输入节点为Alpha(1)，右输入节点为Alpha(2)Beta(i)左输入节点为Beta(i-1)，右输入节点为Alpha(i)i>2并将两个父节点的内存表内联成为自己的内存表；e.重复d直到所有的Beta节点处理完毕；f.将动作（Then部分）封装成叶节点（Action节点）作为Beta(n)的输出节点；3)重复2)直到所有规则处理完毕；可以把rete算法类比到关系型数据库操作。
把事实集合看作一个关系，每条规则看作一个查询，将每个事实绑定到每个模式上的操作看作一个Select操作，记一条规则为P，规则中的模式为c1,c2,…,ci,Select操作的结果记为r(ci),则规则P的匹配即为r(c1)◇r(c2)◇…◇(rci)。
其中◇表示关系的连接（Join）操作。
4.2使用RETE网络进行匹配使用一个rete的过程：1)对于每个事实，通过select操作进行过滤，使事实沿着rete网达到合适的alpha节点。
2)对于收到的每一个事实的alpha节点，用Project(投影操作)将那些适当的变量绑定分离出来。
使各个新的变量绑定集沿rete网到达适当的bete节点。
3)对于收到新的变量绑定的beta节点，使用Project操作产生新的绑定集，使这些新的变量绑定沿rete网络至下一个beta节点以至最后的Project。
4)对于每条规则，用project操作将结论实例化所需的绑定分离出来。
下面为的图示显示了连接（Join）操作和投影（Project）的执行过程。
4.3R ETE算法的特点Rete算法有两个特点使其优于传统的模式匹配算法。
1、状态保存事实集合中的每次变化，其匹配后的状态都被保存在alpha和beta节点中。
在下一次事实集合发生变化时，绝大多数的结果都不需要变化，rete算法通过保存操作过程中的状态，避免了大量的重复计算。
Rete算法主要是为那些事实集合变化不大的系统设计的，当每次事实集合的变化非常剧烈时，rete的状态保存算法效果并不理想。
2、节点共享另一个特点就是不同规则之间含有相同的模式，从而可以共享同一个节点。
Rete网络的各个部分包含各种不同的节点共享。
使用RETE算法的模块系统，有四个入口，分别是添加事实（add-wme）、去除事实（remove-wme）、添加规则（add-production）、去除规则（remove-production）。
上面的主要介绍了建立rete网络后添加事实的过程。
下面先具体介绍alpha网络的建立和添加事实的过程，然后再介绍另外三个过程。
4.4A LPHA网络当事实添加到工作内存后，alpha网络对事实进行必要的类型检测并把事实存放到相应的alpha内存里。
有几种方法来寻找合适的alpha内存节点。
4.4.1数据流网络最直接的方式就是使用一个简单的数据流网络。
下图就是一个采用数据流网络建立的alpha网络。
上面的alpha网络仅仅检测条件中的常量，如attribute项上的常量有on，color，left-of；value项上的常量redmaizebluegreenwhite。
4.4.2带H ASHING的数据流网络上面的数据流网络的一个最大的缺点就是，当某个节点的扇出(fan-out)很大时，将会做大量的无用功（wastedwork）。
比如上图中对颜色的测试，某些专家系统可能含有大量的颜色，那么将会有大量的比较操作，从而造成匹配操作变慢。
一个解决这个问题的方法就是对于那些带有很大扇出的节点，采用hash表（或者平衡二叉树）来判断。
从上面的讨论可知，alpha网络非常有效，随着事实集合的变化，alpha网络可以几乎可以马上作出相应处理。
Beta节点的处理占到了整个系统匹配的绝大部分时间。
所以一般研究的都针对网络中的beta节点进行。
4.5内存节点Alpha内存存储事实集合，beta内存存储tokens(tokens指规则中已经匹配好的事实绑定)。
4.5.1事实集合的结构事实集合最简单的结构是采用链表结构。
但是为了获得更高的效率，一般也给每个事实内存加上索引（indexing）。
最常用的索引方法是采用Hash表。
也可以采用树，但在多数rete算法实现上并不常用，（Barachini,1991）发现Hash表一般比非平衡二叉树的性能好。
索引方法的缺点有两个：添加删除元素费时，降低了节点的复用度。
所以索引方法在那些节点内存中并不包含很多元素的系统中不适用。
4.5.2T OKEN的结构可以使用数组或链表来存储token。
使用数组需要更多的空间，同时需要更多的时间来创建token。
但是，拥有更快的访问速度。
通常，选择的标准在于使用链表时访问某个元素的用的时间是否可以承受。
4.6连接节点(J OINNODE)当一个连接节点的alpha内存中加入一个事实时，将引发此连接节点的rightactivation，当一个连接结点的beta内存中加入一个token时，将引发此连接节点的leftactivation。
连接节点的数据结构包括：指向其alpha内存和beta内存的指针，变量连接检测的说明，指向子节点的指针。
当一个连接节点的alpha内存中加入某个事实时，引发rightactivation。
此处，因为rightactivation的顺序不同，有可能产生冗余tokens（即在同一个beta内存里存储有两个或以上的相同的token）。
解决这个问题的方法有：每次在beta内存中加入一个新的token时，都检测是否已存在相同的token。
这个方法的缺点就是使系统的处理速度变慢。
另外一个较好的方法是把rightactivation的顺序确定下来。
4.7去除事实（R EMOVALSOFFACTS）当某个事实从工作内存总删除时，需要更新含有此事实的alpha内存和beta内存，有以下几种方法。
在原始的rete算法中，删除操作和添加操作采用同一种方式。
称此方式为rematch-basedremoval。
主要思想是给每个添加或删除操作一个tag，用来表明此操作是添加事实或删除事实。
删除操作的具体执行过程同上面讨论的添加一个事实的过程类似。
此方法与其他方法相比，速度较慢。
因为删除操作与添加操作的工作量几乎相同。
在添加事实过程中所获得的信息并没有在执行删除操作时加以利用。
下面有三种改进的算法。
在scan-basedremoval中，当一个连接节点的alpha内存中的某个事实w被去除时，把w传给此连接节点的输出内存，在此内存中寻找最后一个元素为w的tokens，将这些tokens删除，并且把这些tokens传给此连接节点的子节点。
在在子节点中做类似删除操作。
（Scales，1986）通过使用此方法代替原有方法，获得28％的加速。
(Barachini,1991)获得了10％的加速。
在list-baseremoval和tree-basedremoval中使用了这样一个原理，即给事实集合以及tokens的数据结构上增添额外的指针，当某个事实被删除时，可以沿着这些指针删除需要删除的元素。