1.基于内置反射散发应答。内置反射应答函数在最初设计时存在于程序中，并伴随整个生命周期。应答函数为程序的基本，必须存在。优先级最高
2.基于习惯性反射应答。习惯性应答池内具有不定性。当某行习惯应答出现次数较多经过冲击函数达到界限值将出现在习惯性应答池中。
3.基于查找的应答模式，根据输入经过数据解析-->数据分析-->匹配相关数据-->筛选数据-->函数整理-->应答.
记忆模型主要目的是以通用数据结构存储并理解输入，用来对应答模式与思考模式使用
1.事件快照（日志），对于直接或间接的输入。记忆模型都会优先以时间为纵轴存在某个时间点的切面中，对不易关注的输入点将会忽略
2.分析事件，对切面事件快照进行解析处理，分析事件主旨，并分解数据成通用数据结构，散列存储与记忆树周边。（思考模型的一部分）
3.建立连接，同一事件的数据都将有所关系，通过事件结构与性质，为散列出的数据建立连接。并反思整个记忆树，回忆之前的类似事件，或类似数据，与之前的数据建立连接 反思记忆树的深度由空闲时间决定。（思考模型的一部分）
思考模型是个抽象模型概念，涵盖整个系统的各个部分。通常用于决定输入和输出。是系统的抽象概念
输入思考模型
1.对输入的数据分类并解析理解反馈，并存事件快照
输出思考模型 1.对输出数据的反向思考，总结，并存事件快照
无时无刻的记忆树思考模型 1.深度挖掘整个记忆树的数据，不断递归思考合理性，破坏并重新建立连接，在意识中模糊出大志世界形态，构建自己的世界模型，完善世界模型。
神经网络的作用是对不同类型的输入整理成思考模型可理解的相同数据结构的算法，神经网络依赖反馈算法，不断调整权重值以来更准确的分析数据
当有一组输入的通常会经过分解函数将数据分割成小单元用于理解，再逐步变大的去理解数据
意识海为输入输出缓存环境。有些时候当有一组输入时，我们并不能完全理解输入的意思，需要分解处理，所以会在意识海中构建输入缓存，分析并整理以后得到可理解的数据结构后，会建立应答缓存，因为不一定一次数据反馈就能解决问题，需要多次查找当构建完完整的应答数据时统一反馈。
潜意识为习惯性反射应答的一个分支，潜意识能很快作出应答，思考形态仅仅依赖与世界模型，反馈结果只有TRUE和FALSE，它甚至不知道原因的极端应答策略。如果想知道原因，需要再经过回归算法，重复思考反馈
基于网状的数据存储结构：
分类1：抽象数据，具体数据
分类2：数据结构，函数
函数：主，宾，算法