神经网络控制相较于传统控制方法具有以下几点优势：
鲁棒性更强：神经网络控制能够处理非线性、不确定性系统，并且具有较强的鲁棒性，能够更好地应对系统参数变化和外部干扰。
适应性更好：神经网络控制具有自适应能力，能够根据系统状态实时调整控制策略，适用于复杂、变化快速的系统。
学习能力强：神经网络控制可以通过学习训练来提高控制性能，能够从历史数据中学习并优化控制策略，适用于需要不断优化的系统。
处理非线性系统能力强：神经网络控制能够有效处理非线性系统，而传统控制方法在处理非线性系统时需要线性化处理，神经网络控制能够更好地保持系统的非线性特性。
适用于大规模系统：神经网络控制在处理大规模系统时具有一定的优势，传统控制方法在大规模系统中容易遇到状态空间爆炸的问题，而神经网络控制能够更好地处理大规模系统的控制问题。
总的来说，神经网络控制相较于传统控制方法具有更强的鲁棒性、适应性和学习能力，能够更好地处理非线性系统和大规模系统的控制问题。
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