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就行了~”王主任。

    “那行，今天跟您学点医学专业的知识”小周。

    “看这儿，这个是最初始的信息元，你看这个象限，里面有二十几个信息元，我想用你们的这个函数捕捉一下，怎么能全扩进去？”王主任。

    “点击这个捕捉函数，输入象限，这个是信息元聚集自动捕捉框，这里有几个快捷键，您可以选择”小周讲解着。

    “这个按钮什么意思？”王主任

    “这个按钮是一种捕捉方式，就是先圈选所有信息元，以信息元边界建立最大的捕捉框”小周边说边指导操作。

    “哦，建立好了，这个按钮怎么用？”王主任。

    “这个按钮是。。。哦~，是计算您圈选的所有信息元的加权平均值，这个数值后面的这个标识是指离加权平均值最近的信息元，后面。。。”小周。

    “离加权平均值最近的信息元，是不是可以代表这一组信息元呀？”王主任。

    “不用这样代表，我们在做连续预设元计算的时候，就是这么捕捉的，然后把加权平均值新建一个信息元，这个信息元就是这组信息元的集合类信息元”小周解释到。

    “哦，明白了，这个集合类信息元很有用。。。后面那个是最远的。。。是偏离值最大的，是不是可以删除的？”王主任。

    “是，那个是离加权平均值最远的，就是偏离最大的，如果您们需要减少采集信息元样本，那么就可以把偏离值最大的剔除掉后再计算均值。。。主任，您理解真快”小周。

    “好用，那，这个按钮，按一下，哦，统计图出来了，圈选的信息元以加权平均值构成了平面坐标，这么多点是什么？”王主任。

    “这些点是信息元与加权平均值为轴的乖离值分布情况，您看这里还有一个参数调整，可以设置抛弃乖离度，就是设定乖离度后，超过乖离度的抛弃”小周。

    “太好用了，这个是最后输出的几个选项，这是什么”王主任。

    “这是群体衍生规律，就是这些被选中的信息元，各自继续衍生新的信息元，新信息元会有单独的三维坐标，但是这些信息元具备群体定义，在这里作为群体定义体”小周。

    “群体定义体，输出，这是具备这个群体的加权平均属性的新信息元”王主任。

    “对呀，把这个输出定义到执行脑步骤一，执行脑会按照您刚才的操作，在所有后续衍生出的信息元中去做操作，并不断把操作合并到群体信息元属性中，每走一步就录入执行脑，直到步骤末端。因为这是分析行为，所以一级执行脑不用形成闭环，如果您需要多元拟脑自动去做，就需要建立二级执行脑，由二级执行脑建立闭环条件，指导一级执行脑完成任务”小周。

    “哦。。。先不需要，你看这是到第六步就完成了”王主任。

    “这是因为您的多元关联拟脑库模型的基础数据就这么多，所以导致思维动作的思维深度只有六步，所以就只显示了六步，看，在
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