神经网络控制在未来的发展趋势主要包括以下几个方面：
深度学习在神经网络控制中的应用：深度学习技术已经在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，未来将进一步应用于神经网络控制中，提高系统的自适应性和智能化水平。
多模态数据融合：未来的神经网络控制系统将更多地考虑多源数据的融合，包括传感器数据、图像数据、语音数据等，通过神经网络对这些数据进行处理和分析，实现更全面、更准确的控制决策。
增强学习在控制系统中的应用：增强学习是一种通过试错来优化控制策略的方法，未来将在神经网络控制系统中得到更广泛的应用，特别是在复杂、多变的环境下，增强学习可以帮助系统实现更好的控制效果。
实时性和安全性的提升：随着人工智能技术的不断发展，神经网络控制系统将更加关注实时性和安全性的问题，包括对数据处理速度的要求、对系统稳定性的保障等方面的优化。
人机协同控制系统的发展：未来的神经网络控制系统将更多地与人机协同工作，实现人机共生共存的智能控制系统，提高系统的灵活性和适应性。
关键词：神经网络控制、深度学习、多模态数据融合、增强学习、实时性、安全性、人机协同控制。