>> help nnet   神經網路工具箱   版本7.0（R2010b中）03月 - 2010   圖形使用者介面功能。     nnstart - 神經網路的啟動介面     nctool - 神經網路分類工具     nftool - 神經網路擬合工具     nntraintool - 神經網路的訓練工具     nprtool - 神經網路模式識別工具     ntstool - NFTool神經網路的時間序列工具     nntool - 神經網路工具箱的圖形使用者介面。     檢視 - 檢視一個神經網路。   網路建立功能。     cascadeforwardnet - 級聯前饋神經網路。     competlayer - 競爭神經層。     distdelaynet - 分佈時滯神經網路。     elmannet - Elman神經網路。     feedforwardnet - 前饋神經網路。     FITNET - 函式擬合神經網路。     layrecnet - 分層遞迴神經網路。     linearlayer - 線性神經層。     lvqnet - 學習向量量化（LVQ）神經網路。     narnet - 非線性自動關聯的時間序列網路。     narxnet - 非線性自動關聯的時間序列網路與外部輸入。     newgrnn - 設計一個廣義迴歸神經網路。     newhop - 建立一個經常性的Hopfield網路。     newlind - 設計一個線性層。     newpnn - 設計一個概率神經網路。     newrb - 設計一個徑向基網路。     newrbe - 設計一個確切的徑向基網路。     patternnet - 模式識別神經網路。     感知 - 感知。     selforgmap - 自組織對映。     timedelaynet - 時間延遲神經網路。   使用網路。     網路 - 建立一個自定義的神經網路。     SIM - 模擬一個神經網路。     初始化 - 初始化一個神經網路。     適應 - 允許一個神經網路相適應。     火車 - 訓練神經網路。     disp已 - 顯示一個神經網路的效能。     顯示 - 顯示一個神經網路的名稱和屬性     adddelay - 新增一個延遲神經網路的反應。     closeloop - 轉換神經網路公開反饋閉環反饋迴路。     formwb - 形式的偏見和重量成單一的載體。     getwb - 獲取所有的網路權重和偏置值作為一個單一的載體。     noloop - 刪除神經網路的開放和封閉的反饋迴路。     開環 - 轉換神經網路閉環反饋來開啟反饋迴路。     removedelay - 刪除延遲神經網路的反應。     separatewb - 從一重/偏移向量獨立的偏見和權重。     setwb - 將所有網路權重和偏置值用一個向量。   Simulink的支援。     gensim - 生成一個Simulink模組來模擬神經網路。     setsiminit - 集神經網路Simulink模組的初始條件     getsiminit - 獲取神經網路Simulink模組的初始條件     神經 - 神經網路的Simulink模組集。   培訓職能。     trainb - 批量培訓與重量和偏見的學習規則。     trainbfg - BFGS擬牛頓反向傳播。     trainbr - 貝葉斯規則的反向傳播。     trainbu - 無監督批次訓練與重量及偏差的學習規則。     trainbuwb - 無監督批次訓練與重量及偏差的學習規則。     trainc - 迴圈順序體重/偏置訓練。     traincgb - 鮑威爾，比爾共軛梯度反傳重新啟動。     traincgf - 共軛梯度反傳與弗萊徹 - 裡夫斯更新。     traincgp - 與波拉克-Ribiere更新共軛梯度反傳。     traingd - 梯度下降反向傳播。     traingda - 梯度下降自適應LR反向傳播。     traingdm - 梯度下降動量。     traingdx - 梯度下降瓦特/勢頭和自適應LR反向傳播。     trainlm - 列文伯格 - 馬夸特反向傳播。     trainoss - 一步割線反向傳播。     trainr - 隨機順序重/偏置訓練。     trainrp - RPROP反向傳播。     trainru - 無監督隨機順序重/偏置訓練。     火車 - 順序體重/偏置訓練。     trainscg - 調整共軛梯度反傳。   繪圖功能。     plotconfusion - 劇情分類混淆矩陣。     ploterrcorr - 錯誤的時間序列繪製自相關。     ploterrhist - 劇情誤差直方圖。     plotfit - 繪圖函式擬合。     plotinerrcorr - 劇情輸入錯誤的時間序列的互相關。     plotperform - 劇情的網路效能。     plotregression - 劇情迴歸。     plotresponse - 劇情動態網路的時間序列響應。     plotroc - 繪製受試者工作特徵。     plotsomhits - 劇情自組織對映樣本命中。     plotsomnc - 劇情自組織對映鄰居連線。     plotsomnd - 劇情自組織對映鄰居的距離。     plotsomplanes - 劇情自組織對映重量的飛機。     plotsompos - 劇情自組織對映重量的位置。     plotsomtop - 劇情自組織對映的拓撲結構。     plottrainstate - 劇情訓練狀態值。     plotwb - 重和偏置值劇情韓丁圖。   其他的神經網路實現的功能列表。     nnadapt - 適應功能。     nnderivati​​ve - 衍生功能。     nndistance - 距離函式。     nndivision - 科功能。     nninitlayer - 初始化層的功能。     nninitnetwork - 初始化網路功能。     nninitweight - 初始化權重函式。     nnlearn - 學習功能。     nnnetinput - 淨輸入功能。     nnperformance - 效能的功能。     nnprocess - 處理功能。     nnsearch - 線路搜尋功能。     nntopology - 拓撲功能。     nntransfer - 傳遞函式。     nnweight - 重量功能。   示範，資料集和其他資源     nndemos - 神經網路工具箱的示威。     nndatasets - 神經網路工具箱的資料集。     nntextdemos - 神經網路的設計教科書的示威。     nntextbook - 神經網路的設計教科書的資訊。