基于给定的数据集，设计一个神经网络模型来预测销售产品的价格。

我们收集了过去10年中销售的产品的相关数据集，包括产品类型、市场需求、材料成本、生产成本、品质等信息。我们希望基于这个数据集训练一个神经网络模型，能够预测一个新产品的价格。
需要先进行数据探索，确定数据特征和预测目标，选择合适的神经网络模型架构并进行数据预处理和模型训练。具体可以使用回归模型如多层感知器（Multilayer Perceptron， MLP）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等进行建模。同时需要进行模型性能评估，并针对评估结果进行调整和优化，以提升模型预测准确性。