经验推测被定义为同层的常量和常量的对应关系，但仅思考出对应关系并不能指导生活，毕竟现实世界处处是未见信号。在实际使用中，需要对现象判别为概念，然后才能知道它是什么常量、对应什么常量，然后具象对应常量的现象。经验推测也要放在下上结构中使用，才能产生实用性。即使是在数学试卷中的抽象题目，也要经历判别才能经验推测。
如果把经验改造成单一输入输出变量的联结模型，实际使用有什么差别？在下上结构中同样，需要对现象判别为概念，此时概念是作为变量，常量是现象。输入的现象通过映射（经验）找到对应概念下的现象，明白推测后的状态。我不能把经验改造成联结模型，在下上结构中我发现经验推测描述的上层概念和概念的对应关系，而联结模型描述的是下层概念和概念的对应关系（非物理世界作为对象层，则常量就是概念）。相比经验，联结模型是上层概念与上层概念间关系的具体澄清，更精确的描述规律。同时太细节的经验无法澄清，不能改造。