神经专家系统工具ONESS是一种开放式的神经网络环境，提供典型的、具有实用价值的神经网络模型。系统采用开放方式，使得新的网络模型可以比较方便地进入系统中, 利用系统提供良好的用户界面和各种工具，对网络算法进行调试修改。另外对已有的网络模型的改善也较为简单, 为新的算法的实现提供了良好的环境。神经网络分析工具NNAT是一个多模型集成的人工神经网络系统, 对数据的分析和处理包括以下几部分：

原始数据统计预处理分析: 由统计模型实现, 主要采用平均移动，波动分析,偏差分析和相对差异率分析来实现经济环境特征指标的抽取。

前馈神经网络模型经济环境特征指标预测: 由前馈神经网络模型实现,它实现经济环境特征指标的时间序列预处理分析, 给出了未来经济环境特征指标的时间序列预测, 通过它实现对未来经济环境特征指标的预测、 分析处理。

自组织神经网络模型的对于经济环境特征指标的可视化表示: 由自组织特征映射(SOM) 神经网络实现, 它对经济环境特征指标进行可视化表示, 实现对于政策因素和人为因素离散指标的分类可视化表示。

混合结构神经网络模型作为经济环境特征指标与金融数据关系的决策系统模型: 由混合结构专家神经网络模型实现, 它实际上是经济环境特征指标与金融数据关系的决策系统, 由它实现对于经济环境特征指标与金融数据间关系的分析。

适应性智能处理模型: 用作为对预测分析处理的数据进行决策分析,综合集成与匹配, 产生最终的预测、 决策的结果, 统计的图表和图表的比较。