证据积累模型在反应时间建模领域已取得显著进展, 但该模型缺乏刺激编码等重要过程。结合人工神经网络, 研究者能够提取刺激特征并将其嵌入证据积累过程, 实现从刺激编码、认知加工到决策反应的全过程建模。基于证据积累的认知决策神经网络模型通常包含刺激加工、证据积累和决策判断三个模块, 其在多选项决策、时序刺激和神经激活模拟中展现了初步潜力。认知决策神经网络模型为模拟人类决策全过程提供了新途径, 未来可以与数字孪生脑等进行结合, 泛化到更复杂的决策情境, 推动对人类认知的深入理解。