请介绍PB神经网络法在曲面拟合中的应用，并写出相应MATLAB程序

PB神经网络法（Pseudo-Boolean neural network，简称PBNN）是一种基于人工神经网络的曲面拟合方法，它利用了人工神经网络的非线性映射能力，通过对输入数据的处理和适当的参数选择，能够较好地逼近任意曲面。PBNN在工业设计、数学建模、计算机视觉等领域有着广泛的应用。

下面是一个简单的MATLAB程序，演示了如何使用PBNN进行曲面拟合：

% 生成曲面数据
[x,y] = meshgrid(-1:0.1:1,-1:0.1:1);
z = x.^2 + y.^2 + 0.5*sin(5*x).*cos(5*y);

% 训练PB神经网络
net = newrb([x(:)',y(:)'],z(:)',0,1,10,100);
% 输入为二维坐标，输出为对应的z值

% 对网格数据进行预测
[x2,y2] = meshgrid(-1:0.01:1,-1:0.01:1);
z2 = sim(net,[x2(:)',y2(:)'])';

% 画图
figure;
surf(x,y,z);
hold on;
scatter3(x2(:),y2(:),z2(:),'r.');

在上述代码中，我们首先生成了一个曲面数据，它由$x$，$y$坐标和一个复杂的函数$z(x,y)$组成。然后，我们使用MATLAB中的`newrb`函数训练了一个PB神经网络，该网络的输入为$x$和$y$坐标，输出为对应的$z$值。训练完成后，我们对网格数据进行了预测，并使用`surf`函数画出了原始曲面，使用`scatter3`函数画出了预测曲面上的点。

需要注意的是，PB神经网络的性能很大程度上取决于训练数据的选择和参数的设置。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。