Rete算法的应用研究

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障信息规则化，并将故障诊断流程以层次分明的ｘＭＬ文档进行表示，来模拟领域专家进行故障诊断和故障排除的功能。实践表明，该故障诊断系统可以提高定位故障的速度和准确度。
随着科学技术的进步，现代工业设备日益向大型化向发展。这些发展在带来机遇的同时也迎来了挑战，一方面提高了生产效率，创造了巨大的社会效益和经济效益；另一方面，对大型设备和系统的可靠运行提出了更高的要求。在这些可靠性要
关键词：模式匹配；规则；Ｒｅｔｅ算法；故障诊断
中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ７７２０（２０１３）０６ — ００９８ — ０３
ＴｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｆＲｅｔｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｋｅｓａｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍａｎｄｒｕｌｅ—ｂａｓｅｄｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｐａｒｔｉｃｕｌａｒ，ｉｔｍａｋｅｓａｔｈｏｒｏｕｇｈａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｎｔｈｅｐａｔｔｅｎｒｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｔｈｅｏｒｙ，ａｎｅｆｉｆｃｉｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ— ｒｅｔｅａｌｇｏ — ｒｉｔｈｍｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏｔｈｅａｃｔｕｌｆａａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｓｙｓｔｅｍｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｕａｒａｎｔｅｅｔｈｅｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｂｙｍｅａｎｓｏｆｒｕｌｅｅｎｇｉｎｅ，ｉｎｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｆａｕｌｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｒｕｌｅｓ，ａｎｄｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｆｌｏｗｉｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙＸＭＬｄｏｃｕ — ｇｅｎｔｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｅｘｐｅｔｒｓｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｔｒｏｕｂｌｅｓｈｏｏｔｉｎｇ．Ｔｈｅｐｒａｃｔｉｃｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ
ｓｐｅｅｄａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆａｕｌｔｌｏｃａｔｉｎｇ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｔｔｅｒｎｍａｔｃｈｉｎｇ；ｕｌｒｅｓ；Ｒｅｔｅｌｇａｏｒｉｔｈｍ；ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ
配算法进行了深入分析和理解。在此理论基础上，将一种高效的模式匹配算法——一Ｒｅｔｅ算法引入到实际的故障的诊断系统中，以保证故障诊断的高效性和准确性。为此在实际系统中，借助规则引擎将故
ＷａｎｇＪｉｎｇｂｉｎ，ＷａｎｇＲｕｉ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ）
ＥｘａｍｐｌｅｏｆＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
Ｒｅｔｅ算法的应用研究
汪绿玢，王瑞
（福州大学数学与计算机科学学院，福建福州３５０１０８）
摘要：对专家系统和基于规则的专家系统进行了研究，尤其对基于规则的专家系统中的模式匹

RETE算法的改进与实现

技术创新中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００６年第２２卷第１２－３期３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６《现场总线技术应用２００例》软件时空ＲＥＴＥ算法的改进与实现ＴｈｅＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔＡｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＲＥＴＥＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（解放军信息工程大学）闫丽萍潘正运ＹＡＮＬＩＰＩＮＧＰＡＮＺＨＥＮＧＹＵＮ摘要：本文详细描述了模式匹配算法—ＲＥＴＥ算法，深入分析了ＲＥＴＥ算法的性能，并对其进行了改进。

改进后，事实的删除过程利用了事实添加过程中的信息，使得删除过程中不需要联结测试操作与查找操作，大大提高了删除事实时的性能。

关键词：ＲＥＴＥ算法；模式匹配；业务规则中图分类号：ＴＰ３１１．５２文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｔａｉｌｓＲＥＴＥａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＲＥＴＥａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｉｔ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｆａｃｔａｄ－ｄｔｉｏｎｉｓｒｅｃｏｒｄｅｄａｎｄｉｓｕｔｌｉｚｅｄｉｎｆａｃｔｄｅｌｅｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｆａｃｔｄｅｌｅｔｉｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ＲＥＴＥＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｐａｔｔｅｒｎｍａｔｃｈ，ｂｕｓｓｉｎｅｓｓｒｕｌｅ文章编号：１００８－０５７０（２００６）１２－３－０２９０－０３１引言当前，人们常用业务规则系统将业务逻辑本身和实现分离开来，以适应不断变化的业务需求。

而业务规则系统的核心之一就是业务规则引擎。

业务规则引擎将业务规则与当前系统所存在的事实进行匹配，当某个规则的条件满足时，就执行该规则的活动，从而实现业务逻辑。

业务规则引擎的匹配速度是影响系统运行速度的重要因素，Ｆｏｒｇｙ提出了快速模式匹配算法—ＲＥＴＥ算法，并在ＩＬＯＧ，ＪＥＳＳ等业务规则系统中实现。

但是ＲＥＴＥ算法存在以下不足：（１）事实的删除与事实的添加顺序相同，除了要执行与事实添加相同的计算外，还需要执行查找，开销很高；（２）ＲＥＴＥ算法使用了β存储区存储已计算的中间结果，以空间换取时间，从而加快系统的速度。

drools

Drools原理——Drools如何思考？
高尔夫球员的位置？高尔夫球员的位置？
已经知道有四个高尔夫球员，他们的名字是 Fred，Joe，Bob，Tom；今天他们分别穿着红色，蓝色，橙色以及格子衣服。并按照从左往右的顺序站成一排。我们将最左边的位置定位1，最右边的位置定为4，中间依次是2，3位置。现在我们已经了解的情况是： 1)高尔夫球员Fred，目前不知道他的位置和衣服颜色 2)Fred紧挨的右边球员穿蓝色的衣服 3)Joe排在第2个位置 4)Bob穿着格子短裤 5)Tom没有排在第1位或第4位，也没有穿橙色衣服现在要求你根据上述条件获得四个球员分别的位置和穿着。

Hello Drools——安装Eclipse下开发插件
然后进入Drools > Install Drools Runtime > 点击Add 按钮。分别填入 Runtime的名称和Drools的安装路径(binaries)。 "
Hello Drools——Hello Drools
规则的编译与运行要通过Drools 提供的各种API 来实现，这些API 总体来讲可以分为三类:规则编译、规则收集和规则的执行。 KnowledgeBuilder 的作用就是用来在业务代码当中收集已经编写好的规则，然后对这些规则文件进行编译，最终产生一批编译好的（KnowledgePackage）给其它的应用程序使用 KnowledgeBase 是Drools 提供的用来收集应用当中知识定义的知识库对象， KnowledgeBase rule (rule flow) 在一个KnowledgeBase 当中可以包含普通的规则（rule）、规则流(rule flow)、函数定义(function)、用户自定义对象（type model）等 StatefulKnowledgeSession 对象是一种最常用的与规则引擎进行交互的方式，它可以与规则引擎建立一个持续的交互通道，在推理计算的过程当中可能会多次触发同一数据集

Drools规则引擎应用看这一篇就够了

Drools规则引擎应⽤看这⼀篇就够了1 .场景1.1需求商城系统消费赠送积分100元以下, 不加分100元-500元加100分500元-1000元加500分1000元以上加1000分......1.2传统做法if (order.getAmout() <= 100){order.setScore(0);addScore(order);}else if(order.getAmout() > 100 && order.getAmout() <= 500){order.setScore(100);addScore(order);}else if(order.getAmout() > 500 && order.getAmout() <= 1000){order.setScore(500);addScore(order);}else{order.setScore(1000);addScore(order);}interface Strategy {addScore(int num1,int num2);}class Strategy1 {addScore(int num1);}......................interface StrategyN {addScore(int num1);}class Environment {private Strategy strategy;public Environment(Strategy strategy) {this.strategy = strategy;}public int addScore(int num1) {return strategy.addScore(num1);}}以上解决⽅法问题思考：如果需求变更，积分层次结构增加，积分⽐例调整？数据库？遇到的问题瓶颈：第⼀，我们要简化if else结构,让业务逻辑和数据分离！第⼆，分离出的业务逻辑必须要易于编写，⾄少单独编写这些业务逻辑，要⽐写代码快！第三，分离出的业务逻辑必须要⽐原来的代码更容易读懂！第四，分离出的业务逻辑必须⽐原来的易于维护，⾄少改动这些逻辑，应⽤程序不⽤重启！2.是什么2.1概念规则引擎由发展⽽来，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。

Java规则引擎工作原理及其应用

Java规则引擎工作原理及其应用作者：缴明洋谭庆平出处：计算机与信息技术责任编辑：方舟[ 2006-04-0608:18 ]Java规则引擎是一种嵌入在Java程序中的组件，它的任务是把当前提交给引擎的Java数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对摘要Java规则引擎是一种嵌入在Java程序中的组件，它的任务是把当前提交给引擎的Java数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对，激活那些符合当前数据状态下的业务规则，根据业务规则中声明的执行逻辑，触发应用程序中对应的操作。

引言目前，Java社区推动并发展了一种引人注目的新技术——Java规则引擎（Rule Engine）。

利用它就可以在应用系统中分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时可以动态地管理和修改，从而为企业保持灵活性和竞争力提供有效的技术支持。

规则引擎的原理1、基于规则的专家系统（RBES）简介Java规则引擎起源于基于规则的专家系统，而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。

专家系统属于人工智能的范畴，它模仿人类的推理方式，使用试探性的方法进行推理，并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。

为了更深入地了解Java规则引擎，下面简要地介绍基于规则的专家系统。

RBES包括三部分：Rule Base（knowledge base）、Working Memory（fact base）和Inference Engine。

它们的结构如下系统所示：图1 基于规则的专家系统构成如图1所示，推理引擎包括三部分：模式匹配器（Pattern Matcher）、议程（Agenda）和执行引擎（Execution Engine）。

推理引擎通过决定哪些规则满足事实或目标，并授予规则优先级，满足事实或目标的规则被加入议程。

模式匹配器决定选择执行哪个规则，何时执行规则；议程管理模式匹配器挑选出来的规则的执行次序；执行引擎负责执行规则和其他动作。

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