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由于‘非正常’专利这个概念一直悬在头上，所以我在这里把我发明的【多元关联拟脑】的验证用基础模型，大概产生的编程工作量做一个分析，我想，即使是懂编程的大学生都可以看的出来，基础验证模型可以个人或者小规模十人以内的编程团队完成。
1.验证模型与商业模型
我们知道验证一个技术可以采用验证模型，验证模型不同于商业模型，验证模型是用于验证该技术的可行性，所以，为了证明我的【多元关联拟脑技术】的，这里不是验证技术可行性，因为技术可行性一目了然，如果启动基础验证模型，那么只有一个目的，就是向不懂编程的人证明，我的【多元关联拟脑技术】可以由个人及小编程团队完成。
验证模型与商业模型的区别，首先，基础验证模型可以采用最易用的编程语言，例如Python语言，而商业模型为了提高算法效率及架构的稳定性，需要采用C语言编写底层，或者采用华为的方舟编译器之类的涉及底层的语言；另外，商业模型需求需要面对商业应用，所以编程工作还要包括大量客户化问题，例如界面，信息元定义功能以及自动数据维护程序等等。
2.基础验证模型架构及编程量分析
我们定制基础验证模型，把不必要的界面、信息元采集编制工具及数据维护等功能除掉，只针对核心技术部分做基础验证模型，核心验证部分我们分为两大部分，一是多元关联拟脑模型部分，二是执行脑及思维行走函数部分。
（1）多元关联拟脑模型部分
参见《示意图1=多元关联拟脑三数据库模型》
关于【多元关联拟脑模型】，我们使用三个关系型数据库来存储相应的信息，这里是验证模型，所以三个关系型数据库可以直接使用开源的数据库。
A.数据库一【信息元格式存储数据库】。参见《示意图2=多元关联拟脑信息元格式定义》
该数据库按照多元关联拟脑信息元格式建立数据库表格式，每一个信息元格式定义中，包括信息元核心信息及直接关联信息元信息，信息元核心信息中包括信息元编码、信息元核心标识集合、信息元核心参数部分等；直接关联信息元信息包括直接关联信息元的编码、直接关联信息元数据库指针、直接关联信息元关联参数含距离、角度、角度、权重、容忍度阈值等。直接关联信息元再由数据库的字段分段位置，决定该信息元属于哪一个象限。
该【信息元格式存储数据库】，用于描述多元关联拟脑技术的信息元格式，格式中的信息元编码作为索引，象限分割作为发起思维行走的方向指向，数据库指针作为思维行走的下一跳指向。
B.数据库二【信息元内容存储数据库】。参见《示意图3=信息元基础信息存储》
这里说明一下，每一个信息元都具备基础信息内容，比如医药、汽车、概念等，这些信息是不存储在【信息元格式存储数据库】的具体内容，信息元的具体内容做成样本，采用传统的数据库及数据流文件存储，例如信息元内容可以是一个实物的描述，也可以是一个概念描述，也可以是一段可执行代码，总之，这些内容做成定质定性定量定向的样本文件，依然采用传统方式存储。
我们在这里就可以看到，如果在思维行走后形成可执行闭环，那么每一个信息元的具体信息需要到该【信息元内容存储数据库】中获得。