RBF 神经网络的自适应控制程序，配上 Simulink 的仿真模型，组合起来还挺实用的。上手不算难，尤其是你有点编程底子的话，快就能跑通基本流程。Python 那边用的是MLPRegressor，结构简单清晰，模拟个 RBF 效果还是比较靠谱的。

Python 代码那块主要负责神经网络的训练和预测，核心逻辑都写好了，稍微改改参数就能直接用。比如调整隐藏层数、迭代次数这些，适合做点小实验或快速验证。

Simulink部分就更贴近工程了，从建模到模块连接，再到参数配置，全流程都有讲。蛮适合边学边改，尤其是做控制相关课题的同学，省不少试错时间。

仿真里你可以测试系统响应、控制性能这些，参数调一调就能看到效果变化。哦对了，仿真结果这块也有提，不过建议你自己多试几组配置，体验会更深。

小提醒，代码和模型主要是学习用的，没太多注释，要是你是新手，建议边看边查文档，或者看看相关资源，比如：RBF 神经网络结构、matlab 下的 RBF 程序。

如果你对神经网络和自适应控制都感兴趣，又想搭配Python和Simulink搞点实操，那这套资源蛮值得一试的。