随着人工智能技术的飞速发展，神经网络已成为解决复杂问题的重要工具之一。MATLAB作为一种功能强大的数值计算软件，为神经网络的设计和实现提供了便捷的平台。本文将探讨如何利用MATLAB构建神经网络模型，并通过实际案例展示其在数据预测与分类中的应用。

首先，用户需要熟悉MATLAB中神经网络工具箱的基本操作，包括创建网络结构、配置训练参数等步骤。其次，在设计过程中，应根据具体应用场景选择合适的网络类型（如BP神经网络或径向基函数网络），并合理设置网络层数及节点数量以优化性能。此外，还需注意数据预处理工作，确保输入数据的质量对最终结果至关重要。

最后，通过实例验证表明，借助MATLAB进行神经网络开发不仅能够提高工作效率，还能有效降低开发成本。未来，随着更多高级算法被集成进该平台，MATLAB将成为推动神经网络技术进步的关键力量之一。