不用神经网络未知表达式拟合二元函数

如果不想使用神经网络进行未知表达式的二元函数拟合，可以考虑使用MATLAB中的曲面拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）。以下是一个简单的示例：

假设我们有一组二元数据(x,y)和对应的输出z，我们想要使用一些基本的二元函数来拟合这些数据，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：将输入数据和输出数据转换为曲面拟合工具箱所需的格式。可以使用MATLAB中的meshgrid函数生成一组坐标网格，然后计算每个坐标点的z值作为输出数据。代码如下：

x = -2:0.2:2;
y = -2:0.2:2;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
Z = X.*exp(-X.^2-Y.^2);

2. 选择拟合函数：可以使用曲面拟合工具箱中的fit函数选择不同的二元函数进行拟合。例如，可以使用二元多项式函数拟合数据。代码如下：

[xData, yData, zData] = prepareSurfaceData(X, Y, Z);
ft = fittype('poly22');
[fitresult, gof] = fit([xData, yData], zData, ft);

其中，'poly22'表示使用二元二次多项式函数进行拟合。可以根据数据的特点选择不同的拟合函数。

3. 绘制拟合结果：可以使用MATLAB中的plot函数将原始数据和拟合结果绘制在同一个图形中，以便进行比较。代码如下：

figure;
plot(fitresult, [xData, yData], zData);

通过调整拟合函数的形式和参数，可以使拟合结果更加精确。