神经网络控制模型的泛化能力是指模型在面对新的、未知的数据时的表现能力。泛化能力的评估通常可以通过以下几种方式进行：
交叉验证（Cross-validation）：将数据集分为训练集和测试集，多次重复随机划分，计算模型在不同测试集上的表现，从而得到对泛化能力的评估。
验证集（Validation Set）：在训练过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集，通过验证集对模型进行调参和选择，最后使用测试集对模型的泛化能力进行评估。
留出法（Hold-out）：将数据集分为训练集和测试集，然后使用测试集进行评估，这种方法简单直接，但对数据的利用率较低。
Bootstrap方法：通过有放回抽样的方式产生多个训练集和测试集的组合，从而得到对泛化能力的评估。
信息准则（Information Criterion）：使用信息准则来评估模型的复杂度和拟合优度，如AIC、BIC等，从而对模型的泛化能力进行评估。
为提高神经网络控制模型的泛化能力，可以考虑以下方法：
总之，评估神经网络控制模型的泛化能力需要综合考虑多种方法，同时在建模过程中采取一系列有效的方法来提高模型的泛化能力。