可以。
既然是函数拟合，那么事先就已经有函数表达式了。拟合的只是函数表达式中未知的参数。用神经网络对函数进行拟合，输出的就是未知参数的高精近似值。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
扩展资料：
如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。
在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。
拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。
参考资料来源：百度百科-拟合
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第1个回答 2016-04-21
用BP神经网络可以拟合曲线的。
下图就是用sim( )函数对BP网络进行仿真。
但是是不是不能得出函数关系式
追答可以根据（x，y，z）通过拟合函数（nlinfit）得到关系式。
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