Jess规则引擎在数据质量分析中的应用
Jess规则引擎在数据质量分析中的应用
第9卷第3期杨凌职业技术学院学报V ol.9 No.3 2010年9月Jour nal of Y ang ling V ocatio nal&T echnical Co lleg e Sep.2010* Jess规则引擎在数据质量分析中的应用史 峰(江苏省宿迁市广播电视大学,江苏宿迁223809)摘 要:规则引擎通过将业务规则和开发者的技术决策分离,实现了动态管理和修改业务规则而又不影响软件系统的需求。
Jess是一个基于Java的规则引擎,可以方便地嵌入到Jav a应用程序中。
本文论述了Jess规则引擎的核心组成及基于Jess规则的数据质量分析的工作原理,通过实例对基于SQ L查询、自定义规则和Jess规则进行了对比分析,得出了Jess规则引擎能够有效地对业务规则进行结构化表示和自动完成数据质量分析的结论。
关键词:Jess规则引擎;数据质量分析;事实库;规则库中图分类号:T P311.13;T P311.5 文献标识码:A 文章编号:1671 9131(2010)03 0052 04 The Application of Jess Rule Engine in Data Q uality AnalysisSHI Feng(Suqian Radio&T V U niv ersity,Suqian,Jiang su223809,China)Abstract:T he reg ular eng ine meets the demand o f dy namic manag ement and the r ev isio n o f business r ule,and does not af fect soft war e sy st em as w ell thr ough the separ ation of ser vice rule and ex ploiter's technical decisio n making.Jess is one r eg ular eng ine based on the Java,ma y be inserted co nv eniently into the Java application procedur e.T his art icle elabor ated the co re composition of Jess r egular eng ine and the w or king principle of data qualit y analysis based on the Jess r ule.With case study,w e made a compariso n of self def initio n rule based on SQ L inquiry and Jess rule,the co nclusion is obtained that Jess rule eng ine could car ry on st ruct ur al represent ation f or business rule effectively and t o co mplete the data qualit y analysis auto matically.Key words:Jess rule engine;data quality analysis;fact base;r ule base在现代的企业级项目开发中,商业决策逻辑或业务规则往往是硬编码嵌入在系统各处代码中的。
基于Jess的HVAC温度控制仿真系统
基于Jess的HVAC温度控制仿真系统陈宏希【摘要】针对HVAC的温度控制,设计HVAC温度控制仿真模型,在Eclipse软件平台上,运用Jess和Java语言,搭建温度控制仿真系统,编写基于规则的逻辑推理控制算法,实现HVAC楼层温度的仿真控制.具体仿真实验测试结果表明,该仿真系统的运行是正确和高效的,对HVAC实际温度控制系统的开发有一定的参考价值.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】4页(P122-125)【关键词】HVAC;Jess;规则;温度控制;仿真【作者】陈宏希【作者单位】兰州石化职业技术学院电子电气工程系,兰州730060【正文语种】中文【中图分类】TP3120 引言HVAC是集暖通空调、控制和计算机网络知识为一体，多学科交叉的领域，传统或改进的PID控制算法在其控制中依然被普遍地使用［1］。
近二三十年以来，许多现代控制理论、控制算法相继出现，它们在HVAC控制中也有广泛的应用，例如各种类型的神经网络［2-3］，基于粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的预测等［4］。
除了对控制算法的研究和改进外，PLC，RF和 ZigBee等实际控制器在HVAC控制中都有使用［5-6］。
上述控制方式，有些在HVAC实际控制项目中已在运用，且取得较好的控制效果;有些则处于Matlab算法仿真验证的层面。
HVAC的高度非线性，以及受外部扰动，多变量等因素影响较大的特点，使得实际系统开发前期的仿真尤为重要和必要。
对于HVAC的仿真，有使用Matlab软件的神经网络仿真［3］，有基于模糊理论的线性化预测模型或T-S模型的仿真［7-8］，还有使用模拟仿真软件和各种类型的专业仿真软件的仿真等［9-11］。
这些仿真软件因HVAC系统的复杂和被控对象差异，模型的结构和功能的不同，大多属于局部模块的控制仿真，且侧重略有不同。
该文拟以E-clipse为软件开发平台，运用Jess基于规则的逻辑推理，设计温度控制仿真系统模型，建立HVAC 温度控制仿真系统，最终实现HVAC温度的控制仿真。
jvs-rules原理,使用场景
jvs-rules原理,使用场景Jvsrules原理及使用场景引言在计算机科学领域，规则引擎是一种被广泛应用的技术，它可以用来处理复杂的业务逻辑和决策过程。
规则引擎的主要目的是将业务规则从软件代码中分离出来，使其易于维护和修改，并提供一种可视化的方式来管理和执行这些规则。
在本文中，我们将探讨一种常用的规则引擎——Jvsrules，并分析其原理以及使用场景。
一、Jvsrules原理1.1 规则集合Jvsrules是一种基于规则的引擎，其核心原理是在一个规则集合中定义并执行一系列规则。
一个规则集合包含了多个规则，每个规则由条件和动作组成。
条件是一个关于输入数据/状态的逻辑表达式，动作则是对应的处理逻辑。
当条件满足时，对应的动作会被触发执行。
1.2 事件驱动Jvsrules的执行是事件驱动的，即当一个相关事件发生时，规则引擎会根据事先定义好的规则集合来执行相应的动作。
这种事件驱动的方式允许灵活地响应不同的业务情景，并且可以根据需要动态地添加、修改或删除规则。
1.3 前向推理Jvsrules采用的是前向推理的方式来执行规则。
前向推理是一种自下而上的推理过程，即基于已有的事实（条件）来推导出结论（动作）。
当触发一个事件时，规则引擎会根据事实与规则的匹配程度来执行相应的动作。
1.4 逻辑运算Jvsrules支持多种逻辑运算，如AND、OR、NOT等。
通过这些逻辑运算符的组合，可以构建出复杂的条件表达式。
这使得Jvsrules 可以处理包含多个条件的复杂业务规则，并根据满足的条件来执行相应的动作。
二、Jvsrules使用场景2.1 金融风险管理Jvsrules 在金融领域中有广泛的应用，特别是在风险管理方面。
通过定义一系列风险规则，可以实时监控市场行情和交易活动，并根据事先设定的规则来触发相应的动作，如风险警示、风险分析报告生成等。
Jvsrules 的快速响应能力和动态调整规则的特点，使得其成为处理金融风险的理想工具。
Java规则引擎——Drools的介绍及应用
第26卷第6期2005年11月微计算机应用M ICROCO M PU IER AP PL ICAT ION S Vo l.26No.6No v.2005本文于2004-12-13收到。
Java 规则引擎)))Drools 的介绍及应用刘 伟(中国科技大学 合肥 230026)摘 要:规则引擎技术是一项很有吸引力的技术。
首先介绍了规则引擎的相关概念及其实现原理。
然后重点介绍了Jav a 规则引擎技术的规范和一个采用XM L 和jav a 语言实现的规则引擎)))Dr oo ls 。
最后给出了利用Dr oo ls 解决实际问题的范例并探讨了该技术的不足和发展前景。
关键词:规则引擎,JSR 94,DroolsIntroduction and Implementation of Drools )))a Rule Engine Based JavaLIU W ei(Univ of Sci &T ech of China,H efei,230026,China)Abstract:Rule Eng ine is a mag net ic technolog y in the ar ea o f so ftwar e developing now.In this paper,firstly,the co ncept and im plementing pr inciple of Rule Engine is int roduced,and then JSR94,the Java pro gr aming specif icat ion of Rale Engine is presented.As a pro duct of Java Rule Engine,D roo ls,is emphasized smbsequently.pr oviding an actual example,the paper descr ibes the det ails o f the usage o f Dro ds finally.Keywords:Rule Eng ine,JSR94Dr ools1 基于规则的专家系统简介Jav a 规则引擎是推理引擎的一种,它起源于基于规则的专家系统。
Java规则改进Android：大推理驯服大数据
Java规则改进Android：大推理驯服大数据导读：大数据、云计算和移动应用在IT影响的行业中一直是热门话题。
而这些领域中对于新产品和新服务的需求呈指数形式增长，但其中一个关键，却常常忽视的领域是：推理。
关键词：大数据推理技术 Jess 规则引擎大数据、云计算和移动应用在IT影响的行业中一直是热门话题。
而这些领域中对于新产品和新服务的需求，在大量的用于创造解决方案的web 技术、编码技术、设计模式、框架和设计方法中都产生了指数增长的影响，但其中一个关键，却常常忽视的领域是：推理。
开发人员很快就会发现，随着数据变得越发复杂，量也越来越大，为了随着数据变更事件的发生而识别模式、进行推论并采取措施，把把这些产品和服务中和一个或多个机制包含进行，就是变成了必要的工作。
这就是推理技术（RT）的领域。
Advertisement什么是推理技术（RT）？就像氨基酸形成蛋白质的基石一样，RT形成了的实用的或缩小版的人工智能。
可以整个或拆分使用RT，也可以单独或也其它技术结全使用来建立复杂的推理系统。
例子包括如下，但不仅限于此：∙约束动力学∙定理校准∙逻辑程序∙知识库∙认知框架∙机器学习算法∙案例推理引擎∙当然还有，规则引擎Jess、规则和AndroidIntelliFest着手问在Java规则引擎领域最早的创新者——Sandia National Laboratories的Ernest Friedman-Hill博士，问他关于在使用最新版本的规则引擎Jess 8.0支持Android平台的最新工作。
下面是他不得不说的：IntelliFest：在由表示和视图层、业务逻辑处理层和数据访问层组成的三层应用程序中，规则引擎往往是业务逻辑层的组件。
对于那些熟悉这个范式的Java 开发人员来说，把规则引擎移到客户端，如Android智能手机或平板上的好处是什么？Friedman-Hill：在这个单一页面web应用的时代，表示层依着它自己的权力已经变成复杂的、多层的实体了，还包含重要的逻辑。
规则引擎配置指标-概述说明以及解释
规则引擎配置指标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在引入读者进入文章的主要内容，为读者提供文章的背景和概念基础，以帮助读者更好地理解后续内容。
在这篇长文中，我们将讨论规则引擎配置指标，这是指在配置规则引擎时需要考虑和设定的一些关键指标。
规则引擎作为一种关键的技术工具，在各个领域都起到了重要的作用。
它被广泛应用于金融、电信、保险、制造等各个行业，用于处理大量复杂的业务规则和决策逻辑。
规则引擎可以通过配置规则来实现业务逻辑的自动化执行，从而提高业务处理的效率和准确性。
然而，在配置规则引擎时，我们需要考虑和设定一些关键的指标，以确保规则引擎的运行和性能能够达到预期的要求。
这些指标包括但不限于规则匹配的效率、规则执行的准确性、规则的维护和扩展性，以及规则引擎与其他系统的集成等。
在接下来的文章中，我们将深入探讨这些规则引擎配置指标的分类、重要性和实际应用。
我们将首先介绍规则引擎的基本概念和原理，以帮助读者建立对规则引擎的初步认识。
随后，我们将重点关注配置规则引擎的重要性，并详细探讨规则引擎配置指标的各个方面。
最后，我们将总结本文的主要内容，并强调规则引擎配置指标的重要性。
同时，我们也将展望未来，探讨规则引擎配置指标的发展趋势和应用前景。
通过阅读本文，读者将能够全面了解规则引擎配置指标的相关知识，并了解如何在实际应用中合理设置这些指标。
无论是从事规则引擎配置和管理的技术人员，还是对规则引擎感兴趣的领域专家，本文都将为您提供有价值的参考信息。
请继续阅读后续章节，以深入了解规则引擎配置指标的重要性和实践应用。
1.2 文章结构文章结构部分应包括以下内容:文章结构部分主要讲述了本文的整体架构和内容安排。
通过明确文章的结构，读者可以更清晰地了解文章的脉络和主题，有助于读者更好地理解和吸收文章的内容。
本文按照以下结构组织：1. 引言部分：介绍了本文的背景和主题，概述了规则引擎配置指标的重要性和应用场景。
2. 正文部分：主要分为三个小节，分别是理解规则引擎、配置规则引擎的重要性以及规则引擎配置指标的分类。
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工作流引擎和规则引擎是现代信息化系统中常用的技术工具，旨在提高工作效率、降低人工操作成本并优化业务流程。
本文将对国内外主流的工作流引擎和规则引擎进行分析。
工作流引擎是一种用于管理和自动化业务流程的软件工具。
它定义、执行和监控各种业务流程，能够自动化工作流程、加强协作和控制、提高工作效率。
国内外主流的工作流引擎有：1. Activiti：Activiti是一个轻量级的工作流引擎，基于Java语言开发，采用BPMN2.0标准，具有可扩展性和灵活性，可以与各种企业应用集成。
Activiti提供了很多常用的工作流功能，如用户任务管理、调度执行、流程设计和监控等。
2. jBPM：jBPM是Red Hat公司开发的一个开源的工作流引擎，用于构建、执行和管理业务流程。
它使用BPMN2.0规范，支持业务流程建模、流程定义和流程执行。
jBPM可以与其他系统集成，并提供了各种工具和API来管理和监控工作流程。
3. Camunda：Camunda是一个基于Java的开源工作流引擎，也采用BPMN2.0标准。
Camunda具有灵活的工作流程定义、任务分配、任务执行和流程监控功能，可以与各种技术和系统集成。
Camunda还提供了Web模型器和集成开发环境，简化了工作流程的设计和开发过程。
规则引擎是一种用于管理和执行复杂业务规则的软件工具。
它可以将业务规则从应用代码中分离出来，使得规则的维护和修改更加灵活和高效。
国内外主流的规则引擎有：1. Drools：Drools是一个基于Java的开源规则引擎，提供了业务规则管理、规则引擎和决策表等功能。
Drools使用基于规则的编程模型，将业务规则和应用代码分离开来，并提供了灵活的规则引擎和规则语言，可以实现复杂的规则逻辑。
2. Jess：Jess是一个基于Java的规则引擎，也是一个专门用于开发专家系统的语言。
Jess提供了强大的推理和规则匹配功能，支持定义和执行各种复杂的业务规则。
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近年来，随着信息技术的高速发展和应用需求的增加，工作流引擎和规则引擎已成为企业信息化建设的重要组成部分。
相比于传统的人工操作，工作流引擎可以通过自动化和流程化的方式提高企业的工作效率和质量，规则引擎则可通过规则的自动验证和执行帮助企业实现业务流程的自动化处理。
本文将着重对国内外主流的工作流引擎和规则引擎进行分析。
一、国际主流工作流引擎1.1 ActivitiActiviti 是一个开源工作流管理系统，最初由Alfresco 软件公司开发。
Activiti 使用Java语言编写，采用Spring和Hibernate框架，并且允许开发人员使用BPMN 2.0 规范来定义工作流程。
Activiti 支持分布式部署，具有良好的可扩展性和高度的灵活性。
1.2 jBPMjBPM 是一个基于开放标准的开源业务流程管理系统，也是一个部分Java Business 的资深技术。
jBPM 使用BPMN 2.0 规范的建模语言来设计和实现业务流程，并采用面向服务的架构，使其能够处理非常复杂的流程。
1.3 CamundaCamunda 是一个开源工作流引擎，可以轻松地实现工作流程的自动化。
Camunda 使用BPMN 2.0 规范和DMN 规范来定义工作流程和规则，其支持分布式环境下的各种操作。
二、国内主流工作流引擎2.1 艾森格艾森格是一家专业的工作流引擎厂商，艾森格的工作流引擎具有高效性、可靠性以及良好的易用性。
艾森格工作流引擎支持分布式环境，可应用于企业级内部流程处理。
2.2 WeBWorkFlowWeBWorkFlow是一家国内比较优秀的工作流引擎厂商，支持多种操作系统（Linux、Windows等），支持HTTP 与TCP 协议的交互，并具有非常好的任务调度、安全性等特性。
2.3 宁波欧格软件宁波欧格软件是一家专业从事OEM服务的缔造者，欧格工作流引擎能够简化和优化所有流程，并为流程提供统一的管理平台。
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第9卷第3期杨凌职业技术学院学报V ol.9 No.3 2010年9月Jour nal of Y ang ling V ocatio nal&T echnical Co lleg e Sep.2010* Jess规则引擎在数据质量分析中的应用史 峰(江苏省宿迁市广播电视大学,江苏宿迁223809)摘 要:规则引擎通过将业务规则和开发者的技术决策分离,实现了动态管理和修改业务规则而又不影响软件系统的需求。
Jess是一个基于Java的规则引擎,可以方便地嵌入到Jav a应用程序中。
本文论述了Jess规则引擎的核心组成及基于Jess规则的数据质量分析的工作原理,通过实例对基于SQ L查询、自定义规则和Jess规则进行了对比分析,得出了Jess规则引擎能够有效地对业务规则进行结构化表示和自动完成数据质量分析的结论。
关键词:Jess规则引擎;数据质量分析;事实库;规则库中图分类号:T P311.13;T P311.5 文献标识码:A 文章编号:1671 9131(2010)03 0052 04 The Application of Jess Rule Engine in Data Q uality AnalysisSHI Feng(Suqian Radio&T V U niv ersity,Suqian,Jiang su223809,China)Abstract:T he reg ular eng ine meets the demand o f dy namic manag ement and the r ev isio n o f business r ule,and does not af fect soft war e sy st em as w ell thr ough the separ ation of ser vice rule and ex ploiter's technical decisio n making.Jess is one r eg ular eng ine based on the Java,ma y be inserted co nv eniently into the Java application procedur e.T his art icle elabor ated the co re composition of Jess r egular eng ine and the w or king principle of data qualit y analysis based on the Jess r ule.With case study,w e made a compariso n of self def initio n rule based on SQ L inquiry and Jess rule,the co nclusion is obtained that Jess rule eng ine could car ry on st ruct ur al represent ation f or business rule effectively and t o co mplete the data qualit y analysis auto matically.Key words:Jess rule engine;data quality analysis;fact base;r ule base在现代的企业级项目开发中,商业决策逻辑或业务规则往往是硬编码嵌入在系统各处代码中的。
但是外部市场业务规则是随时可能发生变化的,这样开发人员必须时刻准备修改、更新系统,降低了效率。
在这种背景下,规则引擎应运而生,它通过将业务规则和开发者的技术决策分离,实现了动态管理和修改业务规则而又不影响软件系统的需求。
规则引擎具有广泛的应用领域,同样也适用于数据质量分析和清洗。
Jess是一个基于Java的规则引擎,是流行的CLIPS专家系统的Java实现,可以方便地嵌入到Java应用程序中。
Jess采用产生式规则作为基本的知识表示,其核心由事实库、规则库和推理机组成。
Jess规则引擎的外部输入包括两部分:事实库和规则库。
在数据质量分析应用中,待分析的数据构成了事实库,而所有业务规则构成了规则库。
1 事实库Jess事实模板与数据库关系表定义有很好的对应关系:表1 Jess事实模板与数据库关系表定义的对应事实模板模板名槽名槽类型槽值关系表定义表名字段名字段类型字段值因此可以从待分析的数据库中抽取关系表的定义来构造事实模板,而关系表的每一条记录则对应一个事实。
这样所有待分析的数据构成了事实库。
假设有一个员工信息数据表employee,其字段定义如表2所示。
*收稿日期:2010 04 11作者简介:史峰(1975 ),男,江苏省沭阳县人,讲师,主要从事数据库研究与数字化校园建设。
表2 员工信息数据表emplo yee 定义字段名字段类型说明N ame var char (50)姓名Sex int 性别(1表示男性,0表示女性)Depar tment var char(500)部门Salar yint工资其对应的事实模板定义为:deftemplate employ ee (slo t name string )(slo t sex integer)(slot department string )(slot salary int)。
表中的某条记录:表3 员工信息数据示例N ame Sex D epar tment salar y K evin1ma rketing2000其对应的事实可表示为:(emplo yee (nam e Kev in )(sex 1)(depart m ent m arketing )(salary 2000))。
Jess 规则引擎工作时,所有事实必须常驻于内存中。
而在数据质量分析中,数据通常存储于数据库中,并且数据量也是比较大的,不可能一次性地导入到内存中供Jess 使用。
因此需要在Jess 规则引擎和外部数据库之间提供一个接口,将数据逐步导入到Jess 的工作空间中。
2 规则库业务知识可以用Jess 规则的形式进行表示,从而构成规则库。
比如某个业务规则 普通员工的月工资不超过5000元 ,用Jess 规则表示为 (defr ule dirty -data (employee {salary >5000})=>(co unt 1)) ,其中规则的右边表示当发现一个违反业务规则的记录时采取某种处理办法,如这里的(count 1)表示仅仅统计脏数据的总数。
在定义业务规则的条件时,常常要对属性进行一些函数运算,比如birthday 属性的数据类型为 y yyy-mm -dd 格式的字符串,现在要取出年份信息,Jess 允许用户自定义函数,并能添加到引擎中。
假设定义了函数y ear,它接受 yyy y-mm -dd 的字符串作为参数,返回年份信息。
在Jess 规则中可以这样运用: defrule dirty -data(em ploy ee {(year birthday )<1983})=>(count 1)) ,它表示出生年份小于1983的记录为脏数据,用户还可以定义更多的函数,以实现更复杂的业务规则条件。
同样的,对于Jess 规则 => 右侧的动作,如上面的(co unt 1),用户也可以定义其他函数,如格式化(Form at)、合并(Co mbine)、分割(Divide)等以实现数据清洗。
3 基于Jess 规则的数据质量分析图1是基于Jess 规则的数据质量分析总体结构。
图1 基于Jess 规则的数据质量分析总体结构其工作原理为:首先抽取待分析数据库的数据模式,并自动生成事实模板(一个事实模板可以包含对应数据表的全部或部分字段),用户根据这些事实模板定义业务规则,导入到规则库中,然后抽取部分数据到Jess 的工作空间,生成事实库。
Jess 规则引擎根据规则库中定义的业务规则对工作空间的数据进行过滤分析,当工作空间里的所有数据都分析完后,清空工作空间数据,再从数据库中导入新的数据进行新一轮的分析。
4 数据质量分析中的业务规则示例下面以一个实际的应用数据为例来说明如何在数据质量分析中将业务规则用Jess 进行表示,并将它与其他方法进行比较。
在某车管所电子档案系统中存在如表4的数据表PROCESS_FILE,用于记录档案图片的基本信息。
我们将对该表进行数据质量分析,我们省略了数据完整性和有效性的检测,而只检测有多少数据违反了如下的业务规则(见表5)。
(1)SQL 查询。
使用SQ L 查询来做统计分析是最直接、最常用的手动分析方法。
上面的两条规则对应的SQL 查询语句(以Oracle PL/SQL 为例)为(见表6)。
53第3期 史峰:Jess 规则引擎在数据质量分析中的应用表4 P ROCESS_F IL E表数据示例FI LEN O 指标档案号PA GEN O页号PICP AT H图片存放路径CA T AL OG N O文件类型编号BAT CH N O业务类型02172331\2008032403\0217233\1.jpg4061012008032403 02172332\2008032403\0217233\2.jpg4061022008032403 02172333\2008032403\0217233\3.jpg4061052008032403表5 业务规则示例序号规则描述1PICP AT H由三部分组成:业务类型号(2008032403)、指标档案号(0217233)、页号(1)。
其中业务类型号必须与BAT CH N O字段值一致,指标档案号必须与FIL ENO字段值一致,页号必须与P AG ENO字段的值一致。
2CATA LOGN O字段值的前4位代表的是该文件对应的业务类型编号,并且该业务类型编号与BAT CHN O最后两个字符(如上面的 03)存在某种多对一的关系。
比如 4061、 4081、 4121对应 03, 4051对应 01等表6 SQ L查询语句示例规则序号SQ L查询语句1 select count(*)f rom pro cess_f ile twhere substr(t.picpath,2,10)!=t.batchno or t.fileno!= substr(t.picpath,13,7)or t.pageno!=to_number(substr(t.picpath,21,1))2 select count(*)f rom pro cess_f ile twhere not((substr(t.catalog no,1,4)in( 4061 , 4081 , 4121 )and substr(t.batchno,9,2)= 03 )or(substr(t.cata log no,1,4)in( 4051 , 4071 , 4101 )and substr(t.batchno,9,2)= 01 ))使用SQL查询语句来进行数据质量分析存在以下缺陷:!SQL查询语句的执行依赖于特定的数据库脚本工具,很难与其他工具(如报表工具)进行整合,用户通常需要手动收集、整理分析结果,降低了自动化程度。