规则判断系统通常包括以下核心组成部分，这些部分协同工作以实现自动化决策或分析：

一、规则提取模块

规则定义

通过人工或机器学习方式定义判断规则，包括条件语句（如“如果A且B，则C”）和操作指令（如“执行X操作”）。

规则存储

将提取的规则存储在数据库或配置文件中，便于后续加载和管理。

二、数据采集与预处理模块

数据采集

收集相关数据，如传感器输出、用户输入或外部系统接口数据。

数据预处理

对原始数据进行清洗、去噪、归一化等操作，提高数据质量。

三、规则匹配与评估模块

规则匹配

将预处理后的数据与存储的规则进行比对，判断是否满足条件。

评估与决策

根据匹配结果执行相应的操作，或通过评估指标（如置信度、风险等级）辅助决策。

四、执行与反馈模块

操作执行

根据决策结果触发具体操作，如报警、数据修改或流程跳转。

反馈机制

将执行结果反馈给用户或系统，形成闭环控制。

五、优化与扩展模块

规则优化

通过机器学习算法（如决策树、神经网络）动态调整规则，提升准确性。

系统扩展

支持新增规则、数据源或集成其他系统，满足复杂场景需求。

六、系统架构示例

以嵌入式布线规则判断系统为例，其架构可具体化为：

布线采集机构：

负责图像采集（如墙壁布线环境）；

云存储服务器：存储电线涂层颜色特征数据库；

区域提取与形状解析部件：对图像进行处理，判断走线规则性；

规则判定引擎：核心算法模块，执行规则匹配与决策。

总结

规则判断系统通过规则提取、数据匹配、执行反馈等环节实现自动化决策。其关键在于规则库的质量和系统的数据处理能力，实际应用中需根据具体场景调整模块配置。