神经网络控制是一种人工智能（AI）技术，它模拟人脑中的神经网络。这些网络由称为神经元的节点组成，它们通过被称为突触的连接相互连接。神经元可以激活或抑制，并且它们的激活模式决定了神经网络的行为。

神经网络控制通过训练来学习。将输入数据馈送到网络，然后比较网络的输出与所需的输出。网络的权重（突触的强度）随后更新，以减少输入和输出之间的误差。通过多次迭代，网络学会识别输入模式并产生所需的输出。

神经网络控制具有许多优点，包括：

神经网络控制在许多领域都有应用，包括：

随着神经网络控制技术的不断发展，我们可以期待它的应用范围不断扩大。它有潜力彻底改变许多行业，并创造新的可能性。