图形用户界面功能。      nnstart - 神经网络启动GUI      nctool - 神经网络分类工具      nftool - 神经网络的拟合工具      nntraintool - 神经网络的训练工具      nprtool - 神经网络模式识别工具 



 


 
 
    ntstool - NFTool神经网络时间序列的工具      nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。      查看 - 查看一个神经网络。    
  网络的建立功能。 
    cascadeforwardnet - 串级，前馈神经网络。      competlayer - 竞争神经层。      distdelaynet - 分布时滞的神经网络。      elmannet - Elman神经网络。      feedforwardnet - 前馈神经网络。      fitnet - 函数拟合神经网络。      layrecnet - 分层递归神经网络。      linearlayer - 线性神经层。 
    lvqnet - 学习矢量量化（LVQ）神经网络。      narnet - 非线性自结合的时间序列网络。 
    narxnet - 非线性自结合的时间序列与外部输入网络。      newgrnn - 设计一个广义回归神经网络。      newhop - 建立经常性的Hopfield网络。      newlind - 设计一个线性层。      newpnn - 设计概率神经网络。      newrb - 径向基网络设计。 
    newrbe - 设计一个确切的径向基网络。      patternnet - 神经网络模式识别。      感知 - 感知。 
    selforgmap - 自组织特征映射。      timedelaynet - 时滞神经网络。    
  利用网络。 
    网络 - 创建一个自定义神经网络。      SIM卡 - 模拟一个神经网络。      初始化 - 初始化一个神经网络。      适应 - 允许一个神经网络来适应。      火车 - 火车的神经网络。 
    DISP键 - 显示一个神经网络的属性。      显示 - 显示的名称和神经网络属性      adddelay - 添加延迟神经网络的反应。 
    closeloop - 神经网络的开放反馈转换到关闭反馈回路。      formwb - 表格偏见和成单个向量的权重。 
    getwb - 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。      noloop - 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。      开环 - 转换神经网络反馈，打开封闭的反馈循环。      removedelay - 删除延迟神经网络的反应。      separatewb - 独立的偏见和重量/偏置向量的权重。      setwb - 将所有与单个矢量网络权值和偏差。 



 


 
 
  
  Simulink的支持。 
    gensim - 生成Simulink模块来模拟神经网络。      setsiminit - 集神经网络的Simulink模块的初始条件      getsiminit - 获取神经网络Simulink模块的初始条件      神经元 - 神经网络Simulink的模块库。    
  培训职能。 
    trainb - 批具有重量与偏见学习规则的培训。      trainbfg - 的BFGS拟牛顿倒传递。      trainbr - 贝叶斯规则的BP算法。 
    trainbu - 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。      trainbuwb - 与体重无监督学习规则与偏见一批培训。      trainc - 循环顺序重量/偏见的培训。 
    traincgb - 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。      traincgf - 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。      traincgp - 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。      traingd - 梯度下降反向传播。 
    traingda - 具有自适应LR的反向传播梯度下降。      traingdm - 与动量梯度下降。 
    traingdx - 梯度下降瓦特/惯性与自适应LR的反向传播。      trainlm - 采用Levenberg -马奎德倒传递。      trainoss - 一步割线倒传递。      trainr - 随机重量/偏见的培训。      trainrp - RPROP反向传播。 
    trainru - 无监督随机重量/偏见的培训。      火车 - 顺序重量/偏见的培训。      trainscg - 规模化共轭梯度BP算法。    
  绘图功能。 
    plotconfusion - 图分类混淆矩阵。      ploterrcorr - 误差自相关时间序列图。      ploterrhist - 绘制误差直方图。      plotfit - 绘图功能适合。 
    plotinerrcorr - 图输入错误的时间序列的互相关。      plotperform - 小区网络性能。      plotregression - 线性回归情节。 
    plotresponse - 动态网络图的时间序列响应。      plotroc - 绘制受试者工作特征。      plotsomhits - 小区自组织图来样打。      plotsomnc - 小区自组织映射邻居的连接。      plotsomnd - 小区自组织映射邻居的距离。      plotsomplanes - 小区自组织映射重量的飞机。      plotsompos - 小区自组织映射重量立场。 



 


 
 
    plotsomtop - 小区自组织映射的拓扑结构。      plottrainstate - 情节训练状态值。      plotwb - 图寒春重量和偏差值图。    
  列出其他神经网络实现的功能。      nnadapt - 适应职能。      nnderivative - 衍生功能。      nndistance - 距离函数。      nndivision - 除功能。      nninitlayer - 初始化层功能。      nninitnetwork - 初始化网络功能。      nninitweight - 初始化权函数。      nnlearn - 学习功能。      nnnetinput - 净输入功能。      nnperformance - 性能的功能。      nnprocess - 处理功能。      nnsearch - 线搜索功能。      nntopology - 拓扑结构的功能。      nntransfer - 传递函数。      nnweight - 重量的功能。    
  示威，数据集和其他资源 
    nndemos - 神经网络工具箱的示威。      nndatasets - 神经网络工具箱的数据集。      nntextdemos - 神经网络设计教科书的示威。      nntextbook - 神经网络设计教科书的资讯。 
 
研究一下，这感情好呀，还有图形用户界面。
 
于是用他给出的命令 nntool（同样是在command window键入）   调出图形用户界面如下