系統識別工具箱除了本文介紹的神經狀態空間模型和非線性ARX及Hammerstein-Wiener模型外，還提供了多種深度學習功能以支持動態系統建模。這些功能包括：
自動微分功能：在擴展卡爾曼濾波器中，使用自動微分技術來生成狀態轉移和測量函數的雅可比矩陣，這樣可以簡化模型的設計過程，並提高估計的準確性。
稀疏估計特徵：系統識別工具箱支持稀疏估計，這使得用戶可以利用Lasso等方法自動選擇最具代表性的特徵，從而提高模型的可解釋性和泛化能力。
與其他機器學習技術的整合：工具箱還支持將高斯過程、支持向量機和樹集成等回歸模型與深度學習模型結合，這樣可以在建模過程中利用不同算法的優勢。
直接使用原始數據格式：用戶可以直接使用基本的MATLAB數據類型（如數字矩陣和時間表）進行模型訓練，這樣可以提高數據處理的靈活性和效率。
這些功能的整合使得系統識別工具箱在動態系統建模中具備更強的靈活性和適應性，能夠滿足不同應用場景的需求。