一种智能规则引擎配置方法及系统

本发明涉及规则推理技术领域，具体为一种智能规则引擎配置方法及系统，包括以下步骤：基于实时数据流，采用循环神经网络进行动态数据模式识别，捕捉数据中的时间关联模式和趋势，并生成时间序列模式识别结果。本发明中，利用循环神经网络对实时数据流进行动态模式识别，捕捉时间序列的周期性变化、趋势波动和异常点，提高数据分析的准确性和时效性，在线学习算法生成自适应规则集，使规则动态适应数据变化，增强系统的灵活性和适应性，K均值聚类算法通过聚类分析和分类，优化数据模式的管理，提升规则的可管理性，交叉验证方法增强多类规则性能，提升系统稳定性和可靠性，决策树算法在规则集优化方面提供判断和响应，提高执行效率和准确性。