新版功能增加了神經法與遺傳訓練法
神經法是基於一種稱為Turboprop2的算法，TurboProp2動態增長隱藏的神經元和訓練非常快，TurboProp2模型是建立在幾秒鐘內，而相比以前舊款的神經網路則為數小時。而遺傳訓練法是遺傳演算法變異的概率神經網路 (PNN)，需要較長的時間，因為訓練集中增加了更多的模式。兩種模式相對於舊版本的問題：時間太慢與模型中的變量因素不明確有了很大的改善，讓解決分類與決策問題更有效率。
藉由學習歷史資料來將資料分類和分級
NeuroShell分類器從制定出來就以解決分類和決策問題為目標，它可以藉由學習歷史資料來將資料分類和分級，例如在醫學上根據病例歷史記錄的類別檢測新數據中的類別。而它具有最新的專有神經和遺傳分類器，無需設置參數，是功能最強大的神經網路。
系統需求
Windows 7 / Windows8 / Windows10
