神经网络控制在MATLAB智能控制课程中取得了显著进展。这包括基于神经网络的系统辨识，能够在已知常规模型结构的情况下估计模型参数，或利用神经网络的线性和非线性特性建立系统的静态、动态、逆动态和预测模型。此外，神经网络作为控制器，有效地控制不确定或未知系统，实现所需的动态和静态特性。神经网络还与专家系统、模糊逻辑和遗传算法等结合，形成新型控制策略。