规则引擎解决方案调研报告-V1.0
课程管理中的规则引擎研究
课程管理中的规则引擎研究一、引言随着教育信息化的快速发展，学校的课程管理变得复杂起来，需要采用先进的技术手段进行管理，规则引擎作为一种新兴的技术手段，逐渐引起了人们的关注。
本文旨在对课程管理中的规则引擎进行研究，探讨规则引擎在课程管理中的应用。
二、规则引擎的概念规则引擎是一种处理业务逻辑的系统，它通过用户定义的规则来响应事件和请求。
规则引擎在多种场合都有广泛的应用，包括金融、电信、医疗、教育等行业。
规则引擎的主要作用是将复杂的业务逻辑转化为易于理解和维护的规则语言，提高业务逻辑的可读性和可维护性。
三、规则引擎在课程管理中的应用1.规则引擎在教学计划制定中的应用教学计划是学校课程管理的重要组成部分，规则引擎可以根据学生的个人情况、学科发展趋势等条件，自动制定符合学生需要的教学计划。
同时，规则引擎还可以针对学生不同的能力和兴趣，制定符合其需求的教学计划。
2.规则引擎在教学评价中的应用教学评价是课程管理的另一个重要组成部分，规则引擎可以根据学生的实际表现，自动进行评价、反馈和调整。
同时，规则引擎还可以根据学生的考试成绩、课程表现等多维度数据，进行学生能力评估，并为学生提供个性化的学习建议。
3.规则引擎在考试安排中的应用考试安排是课程管理中的一个难点问题，规则引擎可以根据教学计划、学生能力、教师工作安排等多种因素，自动制定考试安排，确保考试的公平和合理性。
同时，规则引擎还可以根据学生的个人情况，提供考试课程建议，帮助学生更好地备考。
四、规则引擎的优势1.提高效率：规则引擎能够自动进行数据分析和计算，避免了人工操作的繁琐，提高了工作效率。
2.增加精度：规则引擎基于用户定义的规则进行处理，能够自动判断数据的合理性和准确性，大大降低了人工处理数据的误差率。
3.可扩展性：规则引擎可以灵活配置和扩展规则库，根据实际需要进行适当调整和扩展。
五、规则引擎的应用案例规则引擎在课程管理中的应用已经逐渐得到了实践和验证。
例如，国内某院校通过规则引擎，实现了学生个性化课程管理和评价，提高了学生的学习效果和学业成绩；某教育机构利用规则引擎，实现了课程快速排课和调整，减少了教学管理的工作量和难度。
规则引擎的原理与功能
规则引擎的原理与功能规则引擎是一种软件工具，可以根据预定义的规则对输入数据进行评估和转换。
它的核心原理是基于条件语句（也称为规则）和操作语句（也称为动作）的匹配和执行。
1.规则定义：规则引擎允许用户定义和管理规则。
规则可以基于业务规则、策略、法规等，以及业务需求定义和编写。
规则引擎通常提供一个易于使用的界面，供用户输入和管理规则。
2.规则匹配：当有输入数据需要进行处理时，规则引擎会按照预定义的规则进行匹配。
它会检查输入数据是否符合每个规则的条件语句，以确定应该执行哪个规则。
3.动作执行：当一些规则的条件得到满足时，规则引擎会执行该规则中定义的操作语句。
这些操作可以是数据转换、决策、通知、触发其他业务流程等。
4.规则优先级：规则引擎允许用户为每个规则设置优先级。
这样，在有多个规则匹配的情况下，规则引擎可以根据规则的优先级来确定应该先执行哪个规则。
5.动态更新和管理：规则引擎通常提供动态更新和管理的功能，允许用户在不停止系统的情况下修改和添加规则。
这种灵活性使得规则引擎适用于动态的业务环境，可以根据业务需求进行实时的调整和优化。
6.决策支持：规则引擎可以作为决策支持系统的一部分，根据预定义的规则和输入数据，自动进行决策分析和推理。
它可以帮助用户快速做出决策，提高决策的准确性和效率。
7.事件驱动：规则引擎可以与其他系统集成，监听特定的事件并根据事件触发相应的规则执行。
这种事件驱动的方式可以帮助系统实时处理和响应事件，并根据规则引擎的规则做出相应的处理。
8.监控和日志记录：规则引擎通常提供监控和日志记录的功能，可以记录规则引擎的执行情况和结果。
这些日志可以帮助用户分析和优化规则引擎的性能，并进行故障排查和调试。
1.规则定义和管理：规则引擎提供一个界面或语言，让用户可以输入和管理规则。
用户可以定义规则的条件和操作，以及规则之间的关系。
规则可以使用逻辑运算符、比较操作符、函数等来描述和处理输入数据。
2.输入数据和上下文：规则引擎接收输入数据，根据预定义的规则对数据进行评估和处理。
规则引擎需求说明书
规则引擎系统软件需求说明书2020/9/23目录1.引言 (3)1.1.目的 (3)1.2.范围 (3)1.3.简写与缩略语 (3)1.4.引用文件 (3)2.总体描述 (4)2.1.产品描述 (4)2.2.产品功能 (4)2.3.用户特点 (4)2.4.约束 (4)2.5.假设和依赖关系 (5)3.具体需求 (5)3.1.外部接口需求 (5)3.2.功能需求 (5)3.2.1.规则引擎控制台 (5)3.2.2.规则引擎执行器 (8)3.2.3.规则引擎资源服务器 (8)3.2.4 规则引擎客户端 (9)3.3.性能需求 (9)3.4.设计约束 (9)3.5.软件系统属性 (9)3.5.1.可靠性 (9)3.5.2.可用性 (9)3.5.3.安全保密性 (10)3.5.4.可维护性 (10)3.5.5.可移植性 (10)1.引言1.1.目的该文档试图说明整个系统的轮廓，对功能需求和性能需求进行详细的描述。
便于开发人员和用户进行理解和交流，反映出用户问题结构，可作为软件开发的依据和测试依据。
本文面向多种读者：项目经理：可根据文档了解预期产品的功能，并进行系统设计，项目管理。
开发人员：对需求进行分析，并设计出系统，包括数据库设计。
测试人员：根据本文档编写测试用例，并对软件进行功能性测试和非功能性测试。
1.2.范围规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。
接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。
1.3.简写与缩略语字典：dict; 函数：func; 规则：rule;1.4.引用文件1、Drools官网地址：https://git地址：https:///kiegroup/drools.gitDrools是JBoss公司旗下的一款开源规则引擎，其使用了匹配规则的方式来进行，使用时需将业务逻辑进行抽象，抽象成一条条规则。
风控系统方案,基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案
风控系统方案,基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案案例及解决方案汇总页面：阿里巴巴云实时计算产品案例及解决方案汇总对于一款互联网产品，典型的风控场景包括：注册风控、登录风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以在三种实施方案，预警和过程控制是最好的。
.这就要求风控系统必须是实时的。
本文介绍一种实时风控解决方案。
1.整体架构风险控制是业务场景的产物。
风控系统直接服务于业务系统，与处罚系统和分析系统相关。
各系统的关系和作用如下：风控系统和分析系统是本文的重点，为了讨论方便，我们假设业务场景如下：风险控制实施计划：事件中的风险控制，目标是拦截异常事件；2.风险控制系统风控体系有两条技术路线：规则和模型。
规则优点是简单、直观、可解释、灵活，所以在风控系统中活跃了很长时间风控系统方案，缺点是容易被破解，一旦被黑客，它会失败风控系统方案,基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案，所以在实际的风控系统中，经常结合基于模型的风控来增加健壮性。
但是由于篇幅所限，在本文中，我们只关注基于规则的风控系统架构。
当然，如果有模型风控的需求，这个架构也是完全支持的。
规则是对事物的条件判断。
我们假设注册、登录、交易和活动的几个规则，例如：规则可以组合成规则组。
为简单起见，我们这里只讨论规则。
规则实际上由三部分组成：规则可以由有经验的运营专家填写，也可以由数据分析师根据历史数据发现。
会被猜到导致失败，所以无一例外都需要动态调整。
基于以上讨论，我们设计了如下风控系统方案：系统有三个数据流：本节介绍前两部分，下一节介绍分析系统。
2.1 实时风控实时风控是整个系统的核心。
由业务系统同步调用，完成相应的风控判断。
如前所述，规则往往是人写的，需要动态调整，所以我们将风控判断部分和规则管理部分分开。
规则管理后台为操作服务风控系统方案,基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案，操作者进行相关操作：管理后台做完后，规则判断部分的逻辑就很清晰了，包括前置过滤、事实数据准备、规则判断三个方面。
电商平台规则引擎的优化研究
电商平台规则引擎的优化研究随着互联网的快速发展，电子商务越来越成为人们购物的首选方式。
电商平台作为电子商务的重要组成部分，为商家和消费者提供了一个联系和交易的平台。
平台的规则引擎则是电商平台的核心功能之一，它根据一系列设定的规则来管理交易、用户行为和系统运行。
本文将讨论电商平台规则引擎的优化研究，探讨如何提高其效率和用户体验，从而推动电子商务的进一步发展。
一、电商平台规则引擎的意义和作用电商平台规则引擎是一个自动化管理系统，其通过设定和执行规则来管理电商平台上的交易和用户行为。
它具有以下几个重要的意义和作用：1. 提高交易效率：规则引擎能够根据设定的规则自动完成订单处理、库存管理、支付结算等一系列交易流程，极大地提高了交易的效率和准确性。
2. 保障交易安全：规则引擎能通过设定的规则检测和阻止潜在的欺诈行为、虚假交易等风险，保障交易的安全性和可靠性。
3. 个性化推荐：规则引擎能根据用户的历史数据和行为进行个性化推荐，提升用户的购物体验和满意度。
4. 快速响应：规则引擎能够快速响应用户的操作和需求，并根据规则进行相应的处理和决策，提高用户的交互体验。
二、电商平台规则引擎的优化方法为了使电商平台规则引擎更加高效和用户友好，可以从以下几个方面进行优化。
1. 数据分析与挖掘数据是优化规则引擎的重要基础。
通过对电商平台的交易数据、用户行为数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的规则模式和趋势，从而优化规则引擎的设定。
例如，通过分析用户的购买行为，可以得出某些商品更受欢迎，可以提升其展示的优先级。
同时，还可以通过数据分析预测用户未来的购买需求，为其提供更精确的推荐。
2. 规则调整和更新随着电子商务的发展和用户需求的变化，规则引擎需要不断地进行调整和更新。
规则引擎的设计应具有灵活性和可扩展性，能够根据业务需求快速调整相关规则。
同时，需要及时关注和分析用户的反馈和意见，根据用户的需求和偏好进行规则的优化和更新。
这样可以使规则引擎更加贴近用户的实际需求，提升用户的购物体验。
金融大数据反欺诈平台之规则引擎
金融大数据反欺诈平台之规则引擎背景随着金融环境的剧烈变化及人们悄然转变的消费习惯，金融行业的业务变化愈加频繁和剧烈。
尤其是风控和反欺诈场景，涉及规则成百上千。
这类经常变更的业务规则让公司开发人员和运营人员都非常头疼。
按照产品开发的传统方式，通常是在程序代码或配置文件中不断添加逻辑判断，来实现业务规则。
但这种方式、会出现如下弊端：（1）增加开发人员与测试人员的工作量。
（2）部门间需要更加频繁地进行业务沟通，时间成本增加。
（3）增加用人成本，造成公司损失。
如何解决这些弊端成了技术部门的重要任务之一。
规则引擎的出现完美地解决了这个问题。
如何通过规则引擎解决上述问题呢？将复杂且多变的业务规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件或特定的存储介质中（这里可以是数据库表），使得业务规则的变更不需要修正项目代码、重启服务器就可以在线上环境立即生效。
这样就将业务决策从程序代码中分离出来，使其代码与业务解耦。
通过特定的语法内容编写业务模块，由API进行解析并对外提供执行接口，再接收输入数据、进行业务逻辑处理并返回执行结果。
而我们选择用的规则引擎就是Drools为什么选用Drools？Drools与其他规则引擎对比：图一：Drools对比图由图一对比得出Drools与相对于其他规则框架有以下优势：1. 非常活跃的社区支持（JBoss支持）；2. 快速的执行速度；3. 完善的功能；4. 国外金融领域使用比较多；什么是Drools？Drools是为Java量身定制的基于Charles Forgy的RETE（RETE 的详细介绍：https:///sdmxdzb/article/details/81461744）算法的规则引擎的实现。
具有了OO接口的RETE,使得商业规则有了更自然的表达。
Rule是什么呢？一条规则是对商业知识的编码。
一条规则有 attributes ，一个Left Hand Side （LHS ）和一个Right Hand Side （RHS ）。
国内外主流工作流引擎及规则引擎分析
国内外主流工作流引擎及规则引擎分析国内外主流工作流引擎及规则引擎分析2013年2月创新研发部目录一.背景目前中心建成的“一大核心系统，七大共享平台”以及OA系统，对工作流应用程度高，但各系统实现工作流程管理没有建立在统一的工作流平台上，导致流程割裂、重复开发、不易于管理等问题。
备付金管控项目涉及多个岗位之间工作的审核步骤，同时还要与多个系统进行交互，因此，为了提高管理效率，降低业务流转时间，同时还要结合农信银中心的总体IT战略规划，备付金管控项目技术组决定选择一款先进的工作流引擎和一款规则引擎，作为备付金管控项目的核心技术架构。
二.原则备付金管控项目组通过梳理各信息系统流程现状和未来需求，形成农信银中心工作流平台的发展规划，从而更全面的满足农信银各项关键业务、更好的支撑现有和未来的信息系统建设。
项目组充分研究国内外领先的工作流产品和案例，同厂商交流。
从用户界面生成、流程建模、流程引擎、规则引擎、组织模型、模拟仿真、后端集成/SOA、变更及版本管理、移动设备解决方案、监控分析能力等多方面考察工作流产品，进行工作流产品选型。
目前国内外的工作流引擎层出不穷，行业标准多种多样，通过对比不同工作流公司产品，本次工作流技术选型决定分析商业工作流引擎4款，开源工作流引擎2款。
其中国际知名厂商的商业工作流引擎2款，本土厂商的商业工作流引擎2款。
由于本次技术选型是以工作流引擎为主，选型工作将不再单独分析规则引擎，而是直接使用与所选工作流引擎搭配最好的或者是同一厂商的规则引擎。
根据国内外知名度、厂商的规模和与符合农信银中心的SOA体系架构等原则，将选取以下6种工作流引擎与规则引擎进行研究与分析：三.工作流功能分析点3.1.标准类为了具有可替代性和适应性，所选工作流产品应当遵循目前最主流的工作流标准。
3.1.1BPMN2.0标准支持目前国内外的工作流引擎层出不穷，行业标准多种多样,在进行流程梳理得过程中,不同的实施阶段所使用的流程描述语言或遵循的标准会有所不同,有的使用WfMC的XPDL,还有些使用BPML、BPEL和WSCI等这就造成了流程管理，业务集成上存在着很大的差异性和局限性。
规则引擎解决方案浅析
规则引擎解决⽅案浅析⼀、规则引擎使⽤场景：1. ⽤于页⾯，流程，扩展点实现的选择；输出结果：实现的位置；2. 编排⽆数的条件积⽊和⾏为积⽊，达到业务逻辑计算，券库存消减的⽬的；输出结果：商品重计算后的价格；3. 通过订单，售后单，会员等信息编排和判断，达到多因⼦决策给出最佳答案的效果；输出结果：响应式回答/营销推荐，也或分步骤完成某类表单（售后申请，或⼯单提交）；4. 过订单消息的触发，和商业化协议的元数据输⼊，形成结构化的计费记录；输出结果：计费凭证；业务配置-条件积⽊，以及应⽤的授权逻辑，都有⾮常多的规则管理，由于业务的变化⼤，需求迭代快，需要不断的嵌套规则，硬编码开发。
基于业务需要，希望能建⽴规则引擎，将规则代码从业务中抽离出来，降低规则迭代成本，降低if else等的规则嵌套，增强代码的维护性和复⽤性。
开发⼈员不⽤过多的关注逻辑判断，可以专注与逻辑处理。
有很多规则，如校验是通过if else逻辑硬编码完成，商品⽬前⽀持电商、零售等业务部门，⽆⾮就是两种情况：⼀种是商品领域模型的变更，还有⼀种是规则的变更。
可以说，⽀撑上层业务，业务规则占了需求的半边天。
通⽤的业务规则引擎，不和⾃⼰的业务藕合，提供⼀个通⽤的规则引擎是可⾏的。
⼆、什么是规则引擎规则引擎是⼀种嵌⼊在应⽤程序中的组件，实现了将业务决策从应⽤程序代码中分离出来，并使⽤预定义的语义模块编写业务决策。
接受数据输⼊，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。
规则本质上是⼀个函数，如y=f(x1,x2,..,xn)规则引擎由三部分事实（Fact）：就是⽤户输⼊的已经事实，可以理解为推理前的已知对象。
LHS(Left Hand Side)：可以理解为规则执⾏需要满⾜的条件。
RHS(Right Hand Sike)：可以理解为规则执⾏后的返回对象。
两个重要模块：规则管理：可以理解为逻辑上管理规则，主要涉及规则、事实对象和规则集三个实体。
涉及到规则变更时，最好对规则加个版本，可通过规则版本控制，可以平滑灰度地⽅式改变规则，也便于更有信⼼在测试规则正确性。
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中国XXXXXXXX系统 for J2EE 规则引擎解决方案调研报告Version 1.0目录1.规则引擎41.1概述42.应用方案的一般实现52.1建立规则集72.2部署规则集72.3规则服务接口－JSR94 72.4对规则的计算72.5规则的过滤82.6使用计算结果83.现有的商业解决方案83.1ＩＬＯＧ新产品ＩＬＯＧＪＲｕｌｅｓ83.2操作人员已经显示提单列表错误!未定义书签。
4.其它解决方案104.1提单和报检单完成对碰105.评估11规则引擎解决方案调研报告1. 规则引擎规则引擎是解决可变的商业规则的问题的1.1 概述规则引擎（Rules Engine）的运作机制是在内存中向对象应用一套规则。
首先内存使用来自调用对象的输入，例如用户档案请求会话。
这样，在任何规则实际激活之前，在内存中就已经有了一份用户档案的内容。
规则只能在一个上下文环境中执行，上下文环境把规则集和内存关联起来。
该环境提供了到Rules Engine的接口，Rules Engine控制着应用程序的规则部分与内存之间的关系。
内存由生产规则（production rules）负责操作，生产规则包含在规则集里。
，依照规则的左半边（left-hand sides，LHS）针对内存中的对象进行计算。
如果内存中的对象与LHS中描述的模式匹配，就会触发规则的右半边（right-hand side，RHS）指定的操作。
此外某些操作可能会在内存中加入新的对象。
例如，规则 Classifier 对用户年龄进行测试，如果 USER.age > 45，就在内存中加入一个新的Classification 对象。
生产系统的运行，要执行以下操作：1.匹配: 估计规则的LHS，判断哪个规则与当前内存中的内容匹配。
2.冲突解决：选择一个LHS匹配的规则。
如果没有规则匹配，就停止解释。
3.操作: 执行选中规则RHS中指定的动作。
4.返回第1步。
规则会一直在内存中执行，直到冲突解决集变为0时才停止（也就是没有规则能激活了）。
在Rules Engine停止之后，规则管理器组件会返回一个对象列表，列表中包含内存中仍然存在的对象。
一个可能的场景就是，还剩下一个类型为“Classification”或“ContentQuery”的对象。
Rules Manager接着对剩下的对象进行迭代，用可选的对象过滤器过滤它们。
过滤器可以有选择地忽略某些对象或者对某些对象进行变换。
1.2 规则引擎分类值得注意的是，存在不同类型的规则引擎，在决定如何应用一种工具之前理解这种工具的用途是极其重要的。
当您跨业务规则领域进行调查研究时，您将注意到这些工具可以分为以下几类：•简单业务规则（simple business rule）——通过一张简化的、直观的词汇表来表达并且是在应用程序或业务流程的可变性情况下调用的一种业务规则。
这种规则引擎的一个很好的例子就是 ilog、Blaze 和 IBM 的 BRBeans。
•人工智能规则（artificial intelligence rule）——管理 AI 和数据挖掘（Data Mining）产品中算法行为的规则。
这种类型的规则引擎的一个例子就是DB2® Intelligent Miner™ 产品。
•事件相关规则（event correlation rule）——在事件相关性中用到的规则，用于将一套各自独立的事件聚合成一种聚合的（aggregated）有意义的形态。
这种类型的规则的一个很好的例子就是Tivoli® Event Console 系统管理产品。
•数据为中心的规则（data-centric rule)——这些是约束对数据的检索和更新的规则。
这些约束控制着如何转换数据以及谁可以访问数据，并通过加强语法、语义和上下文保留了数据的完整性。
这种规则引擎的一个很好的例子就是 Versata。
•转换和验证规则（transformation & validation rules）——这些是应用集成或信息集成场景中定义对数据的修改的规则。
这些规则定义数据是如何修改、净化或验证的。
提供了这种规则的产品包括 WebSphere Business Integration 和 DB2 Warehouse Manager。
2. 应用方案的一般实现要使用规则服务（Rules Service），有几个步骤。
首先，必须预先建立规则，然后把规则部署到一个正在运行的规则服务器实例中。
接着，规则被计算，而计算结果在返回用户之前，有可能先被过滤。
最后，用户在应用程序代码里利用经过规则处理的结果。
一般的应用环境:J2EE应用环境:2.1 建立规则集规则集是符合特定模式的规则文件或者规则库。
2.2 部署规则集每个应用程序都与自己的数据实例相关联，这些数据的可以存储于文件，或者数据库系统。
这些数据，都能通过数据同步机制进行部署。
作为最佳实践，大型的规则应用系统采用数据库存储规则。
规则服务使用数据同步机制（Data Sync）来把规则集部署到运行服务器。
也就是说，用户只需把规则集保存在规则库，规则集就会自动被部署。
如果规则库里已经存在相同的规则集，那么数据同步机制会自动检查规则集的变化，规则服务数据库会自动刷新规则集的实例。
这意味着我们可以在服务器运行的时候调整规则，或者对解析错误进行调试。
修改规则集之后，无需重新启动服务器。
2.3 规则服务接口－JSR94规则引擎的调用接口可以参照ＪＳＲ９４2.4 对规则的计算对规则集进行计算，可以考虑通过以下步骤：•规则引擎初始化，建立“内存”。
•规则控件指明要使用哪个规则集，并且还可以进一步指定要对哪个规则进行计算(默认是全部规则都计算)，以及是否过滤计算结果。
所有这些参数都可以通过Rules控件进行配置，并传递给规则引擎，用于对规则进行计算。
•开发人员建立对象，并把对象加入“内存”。
示例对象可能是用户的档案、Request对象等。
这些参数会作为变量传递给规则控件的evaluate() 方法•通过RulesExecutorControl调用规则引擎。
•规则引擎根据输入的规则集和输入的对象创建工作区•规则引擎反复触发，根据输入对象的状态和规则条件执行规则。
•当规则引擎遇到没有规则可以触发的时候，计算结果和所有的原始输入对象一起存在于内存里。
•由于输入对象也是结果的一部分，因此可以根据一个类对结果进行过滤。
2.5 规则的过滤假如现在已经有了一个规则，就像前面例子里的简单规则一样。
应用程序的目标是输入用户的档案，检查用户的某些属性，根据这些属性来触发一些规则，如果规则的计算结果为真，则初始化一个新的Integer对象。
然后在页面流（page flow）里，可以使用Integer值进行决策。
在规则引擎已经触发完所有规则并完成所有预定工作结束之后，会返回一个 Iterator对象，它描述了仍然保留在内存里的所有对象。
可能没有必要关注内存里有哪些对象，例如用户档案、Request对象等，真正想从结果中得到的，可能只是Integer对象。
所以我们需要对结果进行过滤。
对象过滤器是一个参数，可以在计算规则时传递给规则。
如果使用规则控件，参数在控件的属性里指定。
如果直接使用控制管理器，参数在 evaluate() 方法的参数中指定。
2.6 使用计算结果现在，假设你已经建立了上面的简单规则，用RulesExecutorControl计算了规则，而且还过滤了计算结果。
那么，就可以在程序中直接使用该结果了。
3. 现有的商业解决方案3.1 ＩＬＯＧ公司的新产品ＩＬＯＧＪＲｕｌｅｓILOG JRules(商业规则工具) 提供一个软件组件,用户可以用规则来描述他的商业逻辑, 并且可以正确运行这些规则。
ILOG JRules利用五个功能组件来构建整套业务管理系统。
一是规则开发环境，用于完整的开发、调试、发布和管理商务规则系统的图形环境；二是商务规则库，存放规则及其相关数据，它是商务规则管理的基石，能根据工业标准被扩展；三是商务规则的管理，能够实现规则查询、规则历史读取、规则版本控制、规则读写权限设置以及规则状态管理；四是商务规则语言，让用户使用习惯的商务语言预定义商务规则；五是规则编辑器，它具有直观友好图形界面，非技术人员可以通过非常简单的操作等方式创建或修改商务规则。
案例:Resource at3.2 JESSJess是1995年由美国Sandia国家实验室分布式系统计算组成员Ernest J.Friedman-Hill用Java实现的一个经过扩充的CLIPS版本。
它以CLIPS的设计原理为基础进行编写，除继承了CLIPS的优点外，还具有许多自己独特的特征，如支持正向和逆向推理，可以在系统运行环境下直接调用Java的类库等，这些特点将专家系统的开发过程同功能强大的Java语言结合起来，使采用Jess语言开发的专家系统具有良好的移植性、嵌入性，可以方便地应用到网络上的不同机器中。
另外，Java多线程机制使Jess可以与其他应用程序并发执行，同步机制保证了对共享数据的正确操作，通过使用不同的线程完成特定的行为，就可以很容易地实现网络上的实时交互行为。
目前，Jess 被广泛用于学术、工业、商业等领域，是一个有着广阔发展前景的专家系统开发平台。
•Jess的基本组成和知识表示同大多数专家系统工具一样，Jess的核心也是由事实库、规则库、推理机三大部分组成，并采用产生式规则作为基本的知识表达模式。
在Jess中，事实包括简单事实和对象事实。
简单事实就是一个描述事物的断言，而对象事实除此之外还封装了方法，可以接受外界信息改变自身的特征。
这一概念本身并不是Jess首次提出的，ART-IM、CLIPS都支持这一概念。
但Jess表达对象事实的方法确实别具一格：它用Java而非系统本身的语言来定义对象。
在CLIPS 6.0中，对象事实通过系统本身的语句defclass和make-instance来定义，但在Jess中，类的定义由Java语言书写，编译通过后即可动态地加入系统中。
用Java虚拟机编译通过后，通过defclass命令将该类加入系统，它就可以执行类似于CLIPS中对类的各种操作，如生成它的一个实例、调用它的方法等。
由此可见，Jess可以方便地调用Java中的类库，使用Java中的各种数据结构和方法，从而具备其他系统不可比拟的优良的嵌入能力。
Jess通过模式匹配语言对事实进行操作。
在Jess中，模式匹配操作符的类型有很多，从可以同任意事实进行匹配的单一操作符到只能同满足特定约束值的事实进行匹配的复杂操作符。
特别要指出的是，Jess中有“unique”条件元素，它告诉系统同该模式匹配的事实是惟一的。