1. 通过程序界面上方【微型神经网络】按钮打开神经网络优化窗口

2. 左侧列表里添加网络结构

2.1 右键【添加常规运算】，在打开的界面中可设置常规的运算规则，其中
【名称】定义当前层名称。
【节点】设置当前输出节点大小。
【初值】网络初始化时，节点的初始值。这个值可以为数值，可以为矩阵变量。如果不关心节点初始值，则可以不设置。
【每次重置节点】如果每次需要初始化，就选中。
【输入】当前层的输入层,可以设置多个


4. 在右边的求解设置中
【输入层数据】：表示输入的样本数，这里面选择一个矩阵变量，其中行数代表样本数，列数和左边【输入层】节点数一致
【输出层数据】：表示输出的样本数，这里面选择一个矩阵变量，其中行数代表样本数，这个样本数必须和输入层数据对应
【迭代次数】  ：优化中最大迭代次数
【失败次数】  ：优化中允许梯度失败的最大次数
【终止误差】  ：优化中误差达到此值时便停止迭代
【批次数量】  ：优化中每一次迭代选择的样本数
【网络输出层Id】：设置输出层，注意，这个输出层必须在左边【网络】中存在，并且这个输出层的节点数必须和【输出层数据】矩阵变量列数一致
【网络正向顺序】：网络正常执行的顺序，也就是说，本程序可以指定网络执行顺序，如果没有指定，本程序会自动推断执行顺序，这时本选项设置为空即可

【初始化】：执行优化前的基本操作
【随机值】：随机变更网络优化变量的值
【开始】  ：开始进行优化
【终止】  ：停止优化
【保存】  ：将当前网络保存成net文件

5. 如果网络已经优化成熟，除了【保存】外，可以选中左边【网络】，右键【另存变量】，然后把变量传递到矩阵运算窗口，然后可以使用神经网络函数进行操作。