利用 Matlab nftool 工具箱，拟合函数y-2x2-3e*+1，练习神经网络工具箱的使用，画图并分析结果。

Matlab中的nftool工具箱主要是用于神经网络模型的快速构建和训练，但它并不直接用于拟合函数。然而，你可以通过创建一个简单的神经网络，然后使用"fitnet"函数来模拟这个过程。假设你想通过神经网络逼近给定的函数y = -2x^2 - 3ex + 1，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要准备一些输入数据点(x, y)来训练网络。例如，你可以使用 linspace 函数生成一组 x 值，并计算对应的 y 值。

x = linspace(-10, 10, 100); % 创建100个等距的x值
y = -2*x.^2 - 3.*exp(x) + 1; % 计算对应y值

2. 使用nftool打开工具箱，选择“新” -> “前馈网络”，然后配置网络结构，比如可以选择一个包含输入层、隐藏层和输出层的简单网络。

3. 将数据集添加到工具箱中，点击“数据” -> “导入数据” -> 选择刚创建的数据点，设置X变量和Y目标变量。

4. 在工具箱中，调整网络的学习率、迭代次数等参数。通常来说，对于简单的一次多项式，可能不需要太深的网络和大量的训练。

5. 点击“训练”按钮开始训练。训练完成后，你会看到训练误差和验证误差的变化趋势。

6. 要画出网络的预测曲线，可以在新的窗口中点击“图形”，选择“绘制图表”，然后从训练历史记录中获取训练集和验证集的表现。

7. 分析结果时，观察网络是否成功捕捉了函数的主要特性，如果误差较小并且预测曲线接近原始函数y = -2x^2 - 3ex + 1，则说明训练有效。