数据集概述
本数据集包含“数学运算背后神经群体编码的人工神经网络建模”研究的分析脚本及相关数据，支持数学运算神经编码的编码、解码、表征相似性等分析。数据集共87个文件，涵盖MATLAB脚本、MAT文件、NIfTI文件和压缩包，需配合外部预处理fMRI数据使用。
文件详解
- 分析脚本文件
- 文件名称：包含Ridge_FormOnly.m、FeatBrainSim_ModelCompare.m、Ridge_Decoding_FormOnly_New.m等18个文件
- 文件格式：.m
- 字段映射介绍：实现岭回归、表征相似性分析、特征脑相似性分析、解码分析等功能，支持设置被试ID、模型方法（如Transformer）、编码类型（如Q向量层1-6）等参数
- 数据文件
- 文件名称：包含Stim_ANN_36.mat、target_sub-01.nii等53个.mat文件和8个.nii文件
- 文件格式：.mat、.nii
- 字段映射介绍：.mat文件存储刺激相关的人工神经网络特征数据；.nii文件存储被试目标脑成像数据（如target_sub-01.nii对应被试1的目标数据）
- 压缩包文件
- 文件名称：包含vset_sub-01.zip、vset_sub-02.zip等8个文件
- 文件格式：.zip
- 字段映射介绍：存储被试相关的数据集压缩包（如vset_sub-01.zip对应被试1的数据集）
适用场景
- 神经编码建模研究：用于分析数学运算背后的神经群体编码机制，验证人工神经网络模型的拟合效果
- 脑成像数据分析：结合外部fMRI数据，开展数学运算相关的脑区激活模式解码与预测
- 表征相似性研究：比较不同模型（如Transformer、ME、Word2Vec）对数学运算神经表征的解释力
- 跨任务泛化分析：探索数学运算神经编码在单/双运算符任务、不同运算类型（加/减/乘/除）间的泛化能力
