本项目专注于为非规则分布、非均匀采样的网格数据提供强大的非参数回归分析工具。传统的回归方法通常要求数据分布在整齐的网格上或符合特定的参数化分布模型，而本系统则突破了这些限制，能够处理实验采集或传感器监测中常见的离散、杂乱空间点数据。
核心功能包括实现基于局部加权散点平滑（LOWESS/LOESS）的曲面拟合、核回归（Kernel Regression）以及薄板样条（Thin Plate Splines）等非参数化算法。系统通过权函数动态调整每个观测点对局部回归的影响，从而在不预设函数形式的前提下，能够捕捉
