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【执行脑】部分模拟的是当人类接受一个刺激而形成的思维活动，当外部给出一个需求，该需求一定会对应到一个信息元上，这里说明一下，信息元不只是具体的事务，还包括信息概念，有人会说，外部刺激可能是一组信息，而不是单一信息，这就需要执行脑拆分需求，并在多元关联拟脑模型中的循环计算问题，这是复杂问题，多元关联拟脑是一个平台，可以解决复杂问题，但是解决复杂问题就要有复杂的执行脑算法，我们今天讨论是基础验证模型，所以暂时不讨论复杂问题的解决方法，只是不讨论，不代表不思考推演，例如：多重条件命中的拟合闭环计算，临时集合类条件信息元子闭环递归拟合计算等，这些都是解决问题的方法，但是不在此处讨论，还例如，态计算和路由计算体系理论，都是解决复杂问题的方法，还有。。。很多。。。本段文字不讨论。
这里针对基础验证模型，我们只是编写基础的执行脑程序，就用Python吧，虽然我在GITHUB上看不到我需要的函数，连类似的软件工程项目都没有，但是采用Python还是比采用C及C++要简单，最关键的是，当今社会上懂Python会使用Python的人很多，他们可以给我证明，我的发明，个人或者小规模技术团队就可以实现。
好了，正题，不能总歪楼。
执行脑分为两个部分，很简单，不是因为执行脑简单，还是刚才的那个重点，我们现在讨论的是基础验证模型。
A.执行脑主体程序
负责接收到前段给予的‘意识刺激’，我们这里就是‘需求信息元’，有人说有可能不是单一信息而是一组信息，怎么又来了，刚才不是说过这个问题了嘛，复杂问题有复杂问题的解决方法，这是基础验证模型。
好了，继续歪楼，不对，继续正题。
执行脑主验证程序，负责将接收到的‘需求信息元’及需求参数，通过【信息元编码索引数据库】找到该信息元在【信息元格式存储数据库】中的位置，这里就是思维行走的起点，执行脑会根据‘需求信息元’的需求参数，向以‘需求信息元’为核心信息元的特定象限的直接关联信息元发起思维行走，例如，‘需求信息元’需要帮助，则向【生我正】象限发起思维行走，例如，‘需求信息元’需要被揍，那么就向【克我负】象限发起思维行走，这种需求有吗？好吧，只是举个例子，调用‘思维行走函数’，记住‘思维行走函数’，把这部分从执行脑中单独出来，因为将来在各行各业推广，思维行走函数可以定制，另外解决复杂问题的时候，也是依靠思维行走函数，例如‘多重条件命中的拟合闭环计算’，是由特定的思维行走函数提供的，如果在具体的问题下需要‘多重条件命中的拟合闭环计算’，那么就要调用这类思维行走函数，好像该特性有通用性，好了不多讨论了。
思维行走函数，由执行脑调用的思维行走函数至少具备以下几个功能。
A.按照信息元关联关系作为路径延展行走的动能。
B.关闭无效的思维路径发散，同时收集闭环的功能。
C.至少具备发起象限方向选择、回归象限方向选择、闭环过程正负符号验证功能，这是基本的多闭环择优功能，其实可执行闭环择优是多元关联拟脑技术的一个重要技术项，更高级的择优还包括基础的‘路径距离、角度、权重’的参数的多重条件择优，还包括人工设定核心信息元择优条件的条件可执行闭环等，歪楼了，这里不讨论复杂问题的解决方法，不是没有，是在基础验证模型部分不讨论。