Matlab реализует модель переключения внимания

Matlab реализует модель переключения внимания

Модель переключения внимания (Attention Switching Model) — это когнитивно-психологическая модель, используемая для объяснения того, как люди переключают внимание при многозадачности. Эта модель утверждает, что когда люди выполняют несколько задач, им необходимо переключать внимание между разными задачами, чтобы эффективно выполнять задачи.

Модели переключения внимания часто используются для изучения когнитивных процессов человека и способности к многозадачности. Это может объяснить, почему при переключении задач возникают определенные задержки и частота ошибок, и обеспечивает теоретическую основу для объяснения механизмов распределения когнитивных ресурсов и переключения задач.

Код реализации:

МОДЕЛЬ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ %ВНИМАНИЕ
%delta = 4 дает точность, равную вероятности переключения

очистить все;

nrun = 20; % количество отдельных прогонов для оценки точности
nt = 1000000; % количество попыток, более 10 000 000 медленные
d = 6; % «дельта», разница между целью и дистрактором (d' ед.)
w = 1; % веса для cued loc; другие loc имеют вес 1-w
v = 0,8; % достоверности сигнала (используется для расчета среднего ПК)

пробсвич = 0,8;

nvalid = nt probswitch;
ninvalid = nt (1-probswitch);

VR1 = нули (nt, 1);
VR2 = нули (nt, 1);
DV = нули (nt, 1); % Переменная решения, когда вес равен единице в указанном месте
DI = zeros(nt, 1); % Переменная решения, когда вес равен единице в незанятом месте
Dtotal = zeros((nt*2),1);

vec = [1:nt];
переключатель = 1:нт;
Перемешать (vec);
Перемешать (переключить);

% переключатель = рандом (80, 100);

для я = 1:нт

если vec(i) <= nvalid
VR1(i) = randn(1)+d/2; % стимуляции R при сигнале
VR2(i) = randn(1); % ничего не указано
else
VR1(i) = randn(1); % ничего не указано
VR2(i) = randn(1)+d/2; % стимуляции R на незанятом
конце

если swtch(i) <= nvalid
DV(i) = w*VR1(i)+(1-w)*VR2(i);% взвешивания cued 1
DI(i) = randn(1);
иначе
DI(i) = (1-w) VR1(i)+ w VR2(i); % взвешивания без ответа 1
DV(i) = randn(1);
конец
конец
rV = нули (размер (DV)); % создать вектор нулей
rV(DV>0) = 1; % сделать 1, если правильно
pcv = mean(rV);

rI = нули (размер (DI));
rI (DI > 0) = 1;
pci = среднее (rI);

пвх
PCI

Dtotal(1:(длина(Dtotal)/2))= DV;
Dtotal((длина(Dtotal)/2)+1:length(Dtotal))=DI;
rT(Dобщ>0) = 1;
pctotal = среднее (rT)

%%

%%
Hv = [0,55, 0,67, 0,7466, 0,7817, 0,7950, 0,7989]; % полученного Hv для SNR 0-5
% Hi = [0,14, 0,16, 0,1866, 0,1955, 0,1987, 0,1997]; % полученного Hi для SNR 0-5
%
% x = [1 2 3 4 5 6]; %x-ось
%
% plot(x, Hv, '-o', x, Hi, '-s'); %график всех трех линий
%
% %'-o' означает, что каждая точка отмечена кружком
% %'-s' означает, что каждая точка отмечена квадратом
% % %'-d' означает, что каждая точка отмечена ромбом
%
% print(1, '-r600', '-djpeg', 'allornonemodel') % сохраняет фигуру в моем каталоге
% % разрешение 600, файл jpeg с названием 'linearmodel'