第五章.丁琪琪被弹脑嘣儿了 (3/5)

你。”林自强。

    “谢谢，我认真听讲。”丁琪琪。

    “这些集合类信息，如果不采用多元关联拟脑模型，就是通过关键字比对，并通过程序定义实现集合定义，对不对？”林自强。

    “这一点肯定是，这个我就可以肯定，而且这种信息比对，需要程序编写很多代码的。”丁琪琪自己也会编程。

    “我们现在分析一下，在多元管理拟脑模型中是怎么做的，首先，我们知道集合类信息元的关系，我们定义一个【女孩】为核心信息元，那么在它的【生我正】象限不但有父母衣食住行医疗等信息元，而且也有向上集合类信息元，【女人】，而以【女人】为核心信息元的三维坐标系的【生我正】象限，又有集合类信息元【人】，而在【人】为核心信息元的三维坐标系中的【生我正】象限，又有集合类信息元【生物】，因为人也具备生物特征，在我们的多元关联拟脑中，我直接把【人】从动物行列中提取出来了，不能让历史错误一直错着。”林自强。

    “林爸，我知道了，就是。。。像。。。俄罗斯的套娃。”丁琪琪想到的比喻。

    “差不多吧，那么我们现在看一下，如果我们向上搜寻集合类，并且决定使用哪一层集合，我们怎么做？”林自强。

    “林爸，怎么做？您说的转化为数学计算，肯定不会用信息比对择优方式。”丁琪琪。

    “对，我们定义思维行走函数，并在执行脑部分填写思维行走函数运行的参数，因为这类集合类信息元都在【生我正】象限，所以思维行走函数的象限定义是【+++】，如果需要寻找向上的集合类信息元，那么就要按照关联关系定义，设定第二个参数。”林自强。

    “林爸，关联关系定义不是距离角度和权重参数吗？”丁琪琪问道。

    “对，在这些关联关系定义中，有特定参数定义，例如，向上集合类信息元的关联关系是被定义的特定参数，所以我们在发起行走的时候，第二个参数，例如X=k，这就定义了思维行走，只按照权重参数为k的路径延伸。”林自强继续讲解。

    “后来呢。。。后来怎么样？”丁琪琪不像是听技术，倒像是听故事，不过，也不错。

    “第三个参数是思维行走的步骤深度，例如自然数是深度步数，特定参数j是寻找到最大集合类信息元，那么就出现了第三个参数，Y=j。”林自强也继续讲解。

    “还有第四个参数吗？我知道思维行走函数的参数有很多。”丁琪琪也不是毫无基础，至少把大量的基本定义，都死记硬背在脑子里。

    “很好，其实思维行走函数可以带很多参数，这些参数根据实际环境选择使用，我们这个例子就用第四个参数，Z=1，这个含义就是不管Y=j有多少层，但是，我只使用第一个信息元形成可执行闭环。”林自强。

    “为什么，如果就使用第一个信息元作为可执行闭环中的信息元，为什么还要行走到集合类信息元的顶部。”丁琪琪问。

    “因为，例如，我们以前的案例，治疗感冒的医疗方法属于流行病医疗方法。。。。。。医疗服务信息元，而在【人】这个抽象信息元为核心信息元的三维坐标系中，没有感冒治疗方法，但是有医疗服务信息元，如果要形成闭环，感冒治疗方法要经历很多没有必要的集合类信息元，但是，不经过这些集合类信息元，又无法到达【人】这个信息元，所以，我们的目的就是既能够到达【人】，而又要用感冒治疗方法直接构成闭环。”林自强。

    “明白了，就是我们能看到的是最大的套娃，而我们实际要用的是最小的套娃，但是没有一层一层的套娃，我们也无法得到最小的套娃，而得到最小的套娃以后，直接使用就可以了，也没有必要再套回去。。。对吧，爸。”丁琪琪嘴很乖巧的。

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