神经网络逼近与拟合的优势与不足
神经网络在函数逼近和拟合方面具有较高的准确性和灵活性，但也存在过拟合和训练难度较大的问题。其中trainlm算法和RBF神经网络是常用的逼近方法，而approximateRBF神经网络通过近似函数减少神经元个数。需要结合具体应用场景选择合适的方法和参数。
神经网络在函数逼近和拟合方面具有较高的准确性和灵活性，但也存在过拟合和训练难度较大的问题。其中trainlm算法和RBF神经网络是常用的逼近方法，而approximateRBF神经网络通过近似函数减少神经元个数。需要结合具体应用场景选择合适的方法和参数。