在神经网络的发展中，已经形成了很多成型的学习算法和成熟的网络结构。直接使用他们建立模型可以减少学习时间，提高效率。但是这些算法和网络往往在数学计算上比较复杂和烦琐，容易出错。因此，使用MATLAB软件的神经网络工具箱进行神经网络的研究设计和仿真，将这些计算交给计算机，就成为了必然的选择。

    神经网络工具箱是MATLAB环境下开发出的许多工具箱之一。它以神经网络理论为基础，利用MATLAB脚本语言构造出典型的神经网络的激活函数，如线性、竞争性和饱和线性等激活函数。使设计者对所选网络输出的计算，成为对激活函数的调用。再根据各种典型的修正网络权值的规则，加上网络的训练过程，利用MATLAB编出各种网络设计和训练的子程序。让设计人员根据具体需要从工具箱中调用各种有关的设计和训练程序，从烦琐的编程中解脱出来，集中精力解决问题，从而提高了效率和质量。