在现代科技领域中，人工智能和机器学习技术的发展极大地推动了各行业的进步。而作为实现这些技术的重要工具之一，MATLAB凭借其强大的计算能力和丰富的函数库，在学术研究和工程应用中占据了重要地位。特别是在神经网络的研究与开发方面，MATLAB提供了专门的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），为用户提供了从数据预处理到模型训练、测试的一整套解决方案。

本次实验旨在通过具体案例来熟悉并掌握MATLAB神经网络工具箱的基本操作流程及常见应用场景。首先需要明确的是，使用该工具箱进行神经网络设计时，并不需要深入了解复杂的数学理论背景，但理解其工作原理有助于更好地优化模型性能。

实验开始前，请确保已经安装了最新版本的MATLAB软件，并且成功加载了神经网络工具箱。接下来，我们将按照以下步骤逐步展开：

1. 数据准备：收集或生成适合用于训练的数据集。对于分类问题，通常需要标记好的样本；而对于预测任务，则可能只需要历史数据即可。

2. 数据预处理：包括归一化、标准化等操作，目的是使输入特征处于同一尺度范围内，从而提高模型收敛速度。

3. 构建网络结构：选择合适的网络类型（如多层感知器MLP、径向基函数RBF等），设置隐藏层数目以及每层神经元数量。

4. 参数配置：确定学习率、迭代次数等超参数值，同时也可以尝试不同的激活函数以找到最优组合。

5. 训练模型：利用选定的数据集对构建好的网络进行训练，期间可以观察损失函数的变化趋势来判断是否达到预期效果。

6. 测试评估：将预留的一部分未参与训练的数据用于检验最终模型的表现情况，并根据实际情况调整设计方案。

7. 应用部署：如果满意当前结果，则可进一步考虑如何将其集成到实际系统当中去解决问题。

在整个过程中，需要注意合理分配资源，避免过拟合现象的发生。此外，还可以借助交叉验证等方法来增强模型的泛化能力。总之，通过此次实验不仅能够加深我们对MATLAB神经网络工具箱的理解，还能培养动手解决问题的能力，这对于未来从事相关领域的工作者来说都是非常宝贵的经验积累。