在MATLAB中，如何利用曲线拟合工具箱进行参数优化并选择最佳拟合模型？请详细说明操作流程和相关函数。

当面对复杂的实验数据集时，使用MATLAB的曲线拟合工具箱可以帮助我们选择最适合数据的数学模型，并进行参数优化，以便获得最佳的拟合效果。为了深入理解和运用这一强大工具，建议阅读《Matlab曲线拟合工具箱详尽教程》。

参考资源链接：[Matlab曲线拟合工具箱详尽教程](https://wenku.csdn.net/doc/56j95m09q8?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB环境中，首先需要准备数据集，将其导入MATLAB工作空间，通常以向量形式存在。使用`prepareCurveData`函数对数据进行预处理，以保证数据符合拟合要求。

接下来，利用工具箱提供的`fit`函数，可以拟合多种预定义的模型类型，如线性、多项式、指数等。例如，如果想要拟合一个多项式模型，可以使用如下代码：

% 假设xdata和ydata是已经准备好的数据向量
f = fit(xdata, ydata, 'poly10');

这里的`'poly10'`表示使用10阶多项式模型。函数`fit`会返回一个拟合对象`f`，它包含了模型参数和用于预测和绘制拟合曲线的其他信息。

为了优化模型参数并找到最佳拟合，可以使用`fittype`和`fitoptions`函数对拟合选项进行定制。例如，可以设置拟合的起始值、算法、权重等：

ft = fittype('poly10'); % 定义拟合类型
opt = fitoptions(ft);   % 创建默认拟合选项
opt.StartPoint = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % 设置起始点
opt.Lower = [-inf,-inf,-inf,-inf,-inf,-inf,-inf,-inf,-inf,-inf]; % 设置下限
opt.Upper = [inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf]; % 设置上限

然后，使用定制的拟合选项进行拟合：

[fitresult, gof] = fit(xdata, ydata, f, opt);

`fitresult`是拟合结果对象，`gof`包含了拟合的统计信息，如决定系数（R-square），这可以帮助我们评价拟合效果。

此外，`cftool`命令可以打开曲线拟合工具箱的交互式界面，通过图形界面更加直观地进行模型选择和参数调整。

最后，使用`plot`函数绘制拟合曲线，并通过`hold on`命令将原始数据点绘制在同一图上，以便于直观比较：

plot(fitresult, xdata, ydata);
hold on;
plot(xdata, ydata, 'ro');

以上步骤将帮助用户有效地使用MATLAB曲线拟合工具箱进行参数优化，并选择最佳拟合模型。如需更深入的学习或遇到技术难题，可以参考《Matlab曲线拟合工具箱详尽教程》中的详细案例和示例代码。同时，MathWorks官方网站提供了丰富的资源和用户论坛，用户可以在那里寻求帮助和交流经验。

参考资源链接：[Matlab曲线拟合工具箱详尽教程](https://wenku.csdn.net/doc/56j95m09q8?spm=1055.2569.3001.10343)