拟合函数y=2x×x-3e的x次方+1,联系神经网络工具箱使用，并画图分析结果

拟合函数 y = 2x^2 - 3e^x + 1 可以通过数学模型表达，它是一个非线性的组合。在实际应用中，特别是在神经网络中，我们通常不会直接使用这样的复杂函数，而是将其作为训练数据的一部分，用于训练一个神经网络来近似这个函数。

在Matlab的Neural Network Toolbox中，我们可以创建一个简单的前馈神经网络（Feedforward Neural Network），并使用`fitnet`函数来拟合数据。首先，我们需要生成一些样本来代表输入x和对应的函数值y。然后，可以按照以下步骤操作：

1. **准备数据**：

   % 定义x范围和步长
   x_data = linspace(-5, 5, 100); % 选择100个等间距点
   y_data = 2*x_data.^2 - 3*exp(x_data) + 1; % 计算对应y值

   % 创建数据集结构
   data = array2table([x_data', y_data'], 'VariableNames', {'X', 'Y'});

2. **创建网络模型**：

   net = fitnet(10); % 创建一个具有10个隐藏层节点的网络，可以根据需要调整层数和节点数

3. **训练网络**：

   options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 500, 'MiniBatchSize', 32);
   net = train(net, data(:, 'X'), data(:, 'Y'), options);

4. **预测和绘制**：

   [y_pred, ~] = predict(net, x_data);
   figure;
   plot(x_data, y_data, 'b+', 'LineWidth', 2, 'MarkerFaceColor', 'b');
   hold on;
   plot(x_data, y_pred, 'r-', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Predicted');
   legend('True Values', 'Predictions');
   xlabel('x');
   ylabel('y');
   title('Fitting Function with a Neural Network');

这将显示原始函数和训练后的神经网络对函数的近似情况。你可以通过观察图形来评估模型的拟合效果。