RBF神经网络自适应控制与Simulink仿真实践指南

RBF 神经网络的自适应控制方案，配合 Simulink 搞仿真，真的挺香的。文档里不仅有用 Python 写的MLPRegressor训练模型，还有一套完整的 Simulink 实操流程，适合喜欢边学边练的你。程序分两块，一块是神经网络训练和控制逻辑，一块是 Simulink 仿真，讲得比较细，尤其适合想自己做控制系统优化的人。

RBF 神经网络的训练部分用的是 Python 里的MLPRegressor，虽然它不是原生 RBF 结构，但调得好也能拟合得不错。训练方式比较直观，代码也清晰，新手照着跑没啥问题。控制程序也给了示例逻辑，适合你拓展成自己的控制模块。

Simulink 仿真这部分还蛮实用的，从建模型、接模块到配置参数都有步骤。像你要在仿真里测试响应、调控制器，这一套下来刚刚好。尤其适合搞电机控制、非线性系统这些的朋友。

没有详细文档这一点要注意，代码注释也比较基础。如果你经验少一点，建议边跑边查资料，对着Python + Simulink双开效果更好。后面还给了不少学习资源，像刘金琨老师的程序包，还有 RBF 跟 PID 结合的例子，资源挺全的。

如果你最近正好在研究神经网络控制，或者想搞点 Simulink 项目练手，这份资料还是蛮值得下的。搭配下面这些链接能玩得更深入：