反馈器之类的感应器，这些力即使没有，也要设为0值的信息元，关联到多元关联动态模型中。”林久浩说道。

    “这些力是怎么分类的，我看到你们的多元关联拟脑是按照，我生我克之类的分类，而我们对力的理解是方向角度大小，所以我们做的力在三维坐标系象限里面是按照方位分类。”刘工。

    “多元的生克是一种分类方法，适用于思维空间的你脑计算，在感知空间坐标中一般不使用生克原理，而直接用方向分类。不过，我们要理解一个概念，思维空间就越需要按照生克增减分类的。例如这些力，有些是外力有些是内部生成的动力，所以在拟脑模型中，更高级的拟脑部分，是按照生克分类的，这并不影响感知空间坐标。例如，机器人驱动部分的动力部件及力臂驱动器就在对应的‘力信息元’的‘生我象限’。”林久浩解释道。

    “林工，你的意思是多元关联拟脑模型中的三维坐标系类型很多是吗？怎么区别这些类型，在哪里定义？”刘工继续问。

    “每一个信息元的核心信息存储单元，都有一个标识集合，在这个存储区域里，有专门为存储三维坐标系类型的特定位置，一个标识就可以，不过，我们刚才说的思维空间和感知空间，在信息元关联关系中，直接定义了两类坐标。”林久浩继续解释。

    “哦，看到了，你刚才定义信息元的时候确实有，还有很多关联信息元，每一个关联信息元都有两个坐标，一个是思维空间坐标，一个是感知空间坐标，还有都条件参数，还有。。。。。。对了，标识只是表明坐标系吗？”刘工继续问。

    “标识可以有很多，例如，标识坐标系类型，标识信息元类型等。。作用很多，这一点以后可以讲解。”林久浩。

    “知道了，思维空间和感知空间是在直接关联位置定义的。”刘工看似明白。

    “是的，多元关联拟脑还提供的信息元定义方式，信息象限与方向象限是叠加，所以在我们动平衡拟脑中，也可以直接采用这种叠加方式。”林久浩继续解释。

    “叠加方式，什么是叠加方式？”刘工不明白。

    “大家看我们多元关联拟脑信息元定义，其中，思维空间针对象限是按照分区标识的，信息元分在哪个分区，那么这个信息元就属于那个象限，而这种象限定义是用于思维行走，大家再看同一个象限，信息元的角度角度距离定义，这里可以把八个方向象限全部写进去，也就是在思维象限中的任何一个象限内，可以表示八个象限所有的方向，这是感知空间的坐标。”林久浩。

    “哦，看到了，也就是我们可以把各个方向的力，写进多元关联信息元定义中的一个象限，虽然这些力在多元关联模型中的一个象限，但是信息元定义距离角度角度，其实已经表示了所有的方向。”刘工明白了。

    “是的，多元关联拟脑模型现有版本已经有这些功能了，具体应用还是要看实际情况，而且信息元的类型也很丰富。”林久浩。

    “这里，标识就是对信息元分类的吧？”刘工。

    “标识种类很多，包括坐标系的种类，还有信息元的种类，例如，属于静态信息元还是动态信息元。。。刘工，这个我们以后再讨论，今天我们主要介绍模型。”林久浩作为技术人员，很容易被用户带的越走越远，还好及时终止了。

    “好的。。。对了，听你刚才的介绍，这个拟脑模型不只是一个，对吗？”刘工继续请教。

    “是的，拟脑模型可以是多层脑，例如，刚才您说的重心力臂部分，就可以做成一个底层拟脑模型，而我说的核心信息元和力部分，可以做成一个高阶拟脑模型，先在高阶拟脑模型中计算后，输出结果到底层拟脑模型行动。”林久浩。

    “这里怎么理解？”刘工。

   

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