随着经济的快速发展,市场的变化非常迅速以至于业务逻辑被迫需要经常改变,对于传统的软件开发来说,在软件的开发和维护时期,大量的时间和金钱被用在适应大量频繁的软件需求变更上,这就要求IT企业设计出相关的软件系统,能够很好地适应这种快速变化,以降低开发和维护的成本。规则引擎的基本思想是分离业务逻辑和业务数据,将通常作为变更主体的业务逻辑从混乱的代码当中提取出来,作为一个独立维护的部分。当业务逻辑发生改变时,规则随之发生变化,而包含在设计和代码中的系统的其他部分则保持不变。本文从宏观的结构组成和微观的基本构件两个方面对规则引擎的逻辑结构进行了归纳,同时对应宏观和微观的两种结构,对规则引擎的外部工作流程和内部工作机制进行了分析,从结构的角度对规则引擎逻辑与数据分离的工作原理进行了描述。重点分析了规则引擎的核心模式匹配算法——Rete算法,对一般模式匹配算法和Rete算法的匹配原理进行了对比,分析了Rete算法的网络匹配结构,并对具体的算法步骤进行了描述。通过对匹配原理的分析,总结了Rete算法的优缺点,并针对其存在的问题,对Rete算法的匹配方式进行了改进。此外,针对本文要实现的气象信息数据分类处理,提出了适用于本实验的接近者优先的冲突消解策略。另外,本文通过在气象信息分类处理原型系统中应用规则引擎,证明了规则引擎对海量信息的有效分类,并验证了改进算法对规则引擎匹配效率的提高。同时通过对测试结果的分析比较,总结了规则引擎的适用情况,以及其自身的优势和存在的缺陷。