nntool是MATLAB提供的一个工具箱，用于建立和训练神经网络模型。下面将详细介绍如何通过nntool建立神经网络的步骤。

1. 打开nntool工具

首先，在MATLAB中输入nntool命令，即可打开nntool工具。nntool工具提供了一个用户友好的界面，可以用于创建、训练和测试神经网络模型。

2. 设置网络架构

在nntool工具中，需要设置网络的架构。点击"Create Network"按钮，弹出一个窗口，可以选择不同的网络类型、层数、神经元数量等参数。在这个窗口中，用户可以自定义网络的架构，也可以选择常用的网络结构，如前馈神经网络或递归神经网络。

3. 设置输入与目标

在神经网络模型中，需要定义输入和对应的目标。点击"Load Data"按钮，将训练数据加载到工具中。输入数据可以是一个矩阵，每一行代表一个样本的输入，目标数据也可以是一个矩阵，每一行代表一个样本的目标。用户可以在MATLAB中准备好输入和目标数据后，再进行加载。

4. 训练和测试

在完成网络架构和数据加载后，可以点击"Train Network"按钮来训练神经网络模型。nntool工具提供了丰富的训练选项，如训练算法、学习率、最大训练次数等。用户可以根据自己的需求调整这些参数。点击"Train"按钮后，nntool会自动完成网络的训练过程，并显示训练误差曲线。

训练完成后，可以点击"Test Network"按钮来测试训练好的模型。nntool会将测试数据输入到网络中，并根据网络的输出与目标数据进行比较，计算出测试误差。用户可以根据测试误差评估模型的性能，并对其进行调整和改进。

以上就是通过nntool工具建立神经网络的基本步骤。通过nntool的可视化界面，用户可以方便地完成神经网络的建立、训练和测试。当然，nntool并不是唯一的神经网络建模工具，用户还可以使用其他工具如TensorFlow、PyTorch等进行神经网络建模。