离散控制Matlab代码-automaticity-model:规则引导行为如何自动化的计算模型

离散控制Matlab代码规则指导行为的自动化模型 规则指导的行为如何自动生成的生物学详细的计算模型。 模型如何运作 通过指定模型配置并将其作为参数（如果需要，还可以与其他参数一起）传递给函数automaticityModel （可在automaticityModel.m找到）来运行模型。 自动模型通过逻辑进行运行，该逻辑大致可分为以下几个阶段： 预处理-模型初始化变量和对象。 初始化特定于配置和与配置无关的变量。 创建神经元对象。 处理-模型模拟指定数量的试验。 设置视觉刺激并模拟其对前额叶皮层（PFC）和运动前皮层（PMC）神经元的影响。 模拟视觉刺激在离散时间间隔内对模型中神经元集的影响。 记录试验中神经元表现出最强React的数据。 如果适用，请应用Hebbian学习来修改神经元的局部权重。 后处理-模型显示结果或进行其他处理（例如，计算全局参数优化值）。 型号配置 模型配置会影响模型的行为。 这包括（但不限于）： 影响模型运行的试验次数。 确定在哪些试验中学习是活跃的。 确定是否启用规则学习的COVIS模型。 确定是否使用工作内存维护的FROST模型。 配置表示为。 配置从Mo