URule Pro规则引擎交叉决策表（决策矩阵）：普通决策表是通过纵向一个维度的条件来实现规则的约束，而交叉决策表（决策矩阵）则是通过横向和纵向两个维度进行条件约束，两个维度交叉生的单元格就是实际业务规则生效的条件，因为这种样式有些类似于我们报表中的交叉表，所以称之为交叉决策表，也叫决策矩阵。可以看到，交叉决策表的特点使得其可以定义更为复杂的交叉类型的业务规则。URule Pro规则引擎决策树：之所以称之为决策树，是因为业务规则以树形方式展现。在URule Pro当中的决策树，是一棵平躺的树，设计成平躺的目的是为了可以展现树的更多内容，更好的利用显示空间。URule Pro规则引擎具有基于多线程的并行批处理的支持。湖北复查规则测试用规则引擎特点
URULE PRO规则引擎中决策流功能介绍：提供基于浏览器技术的决策流设计器；在浏览器中通过鼠标拖曳完成决策流设计；提供可与单元个规则文件、决策表文件或规则包直接绑定的流程节点，以快速实现规则编排；提供流程中常用的路由判断、串行、并行、脚本执行及Java方法执行等各种类型的流程节点，较大限度满足各种复杂业务规则的编排。URULE PRO规则引擎两种规则包更新方式：非Web客户端采用定时扫描服务端是否有规则包更新方式来获取服务端规则包；Web客户端采用服务端推送方式，时刻与服务端规则包保持一致。深圳可视化规则引擎URule Pro应该是目前市面上独特一款能进行可视化科学计算的规则引擎。
URULE PRO规则引擎中各功能介绍：1、脚本式规则：基于浏览器技术的脚本编辑器；完善的关键字及BOM信息提示；简单的DSL语法规范；脚本合法性的实时检测；语法错误提示；适合业务人员使用的中文关键字功能。2、决策表：基于浏览器技术的决策表设计器；通过鼠标点击配置决策表。3、交叉决策表：基于浏览器技术；通过鼠标点击完成通过鼠标点击完成。4、决策树：向导式规则树设计；节点的自动化布局。5、评分卡：专门为评分系统设计。6、复杂评分卡：可实现对多个对象的多个不同属性进行条件组合评分。
规则引擎相关构件：信息服务（Information Services）：信息服务产生信息元对象。每个信息服务产生它自己类型相对应的信息元对象。即特定信息服务根据信息元所产生每个信息元对象有相同的格式，但可以有不同的属性和规则集。需要注意的是，在一台机器上可以运行许多不同的信息服务，还可以运行同一信息服务的不同实例。但无论如何，每个信息服务只产生它自己类型相对应的信息元。规则集（Rule Set）：顾名思义，规则集就是许多规则的整合。每条规则包含一个条件过滤器和多个动作。一个条件过滤器可以包含多个过滤条件。条件过滤器是多个布尔表达式的组合，其组合结果仍然是一个布尔类型的。在程序运行时，动作将会在条件过滤器值为真的情况下执行。除了一般的执行动作，还有三类比较特别的动作，它们分别是：放弃动作（Discard Action）、包含动作（Include Action）和使信息元对象内容持久化的动作。URule Pro规则引擎中提供了决策集等多种类型的业务规则设计工具。
在使用规则引擎的时候，规则往往都是动态变化的，如何在生产系统动态的更新（增删改）规则也是比较重要的一点，因为实现的方式有很多种，但具体选择哪一种要根据实际的业务场景和架构设计进行权衡。规则引擎较中心的部分就是推理引擎，推理引擎的好坏决定了程序在大量的规则和事实进行模式匹配的效率，所以在使用的时候请务必了解推理引擎的匹配模式和匹配算法，目前常见匹配模式有前向链接和后向链接，匹配算法有Rete、Linear、Treat、Leaps。当有多个匹配结果时，规则引擎的矛盾解决策略将会决定规则执行的灵活性，所以规则引擎的矛盾解决策略是需要关注的一点。URule Pro规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现。湖北复查规则测试用规则引擎特点
在URule Pro规则引擎中通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义。湖北复查规则测试用规则引擎特点
URule Pro规则引擎规则更新：定时更新方式是指具体调用规则的业务系统，可以通过相应的参数配置，周期性的检查URule Pro Server上当前业务系统用到的规则包是否有更新，如果有则主动从Server上取下来并序列化成Java对应缓存到当前业务系统中备用，如果没有更新则不做任何操作。所以如果您的业务系统是一个非Java Web应用，那么更新规则包可以采用定时更新的方式实现；相反如果您的业务系统是一个标准的Java Web应用，那么主动推送和定时更新两种方式都可以，当然主动推送的方式更为合适。湖北复查规则测试用规则引擎特点
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