在神经网络控制中，参数调优是非常重要的，可以影响到控制系统的性能和稳定性。以下是一些常见的神经网络控制中的参数调优方法：
梯度下降法：通过最小化损失函数来调整神经网络的参数，使得网络的输出尽可能接近期望输出。这是一种常见的参数调优方法，通常与反向传播算法结合使用。
遗传算法：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化方法，可以用于调优神经网络的参数。通过对参数进行随机组合、交叉和变异，找到最优的参数组合。
贝叶斯优化：贝叶斯优化是一种基于贝叶斯统计的参数调优方法，通过建立参数的后验概率分布来寻找最优的参数组合。
粒子群优化：粒子群优化算法模拟鸟群觅食的过程，通过不断调整参数组合来寻找最优解。
模拟退火算法：模拟退火算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，可以用于神经网络参数的调优。
这些方法可以根据具体的神经网络控制系统的特点和需求进行选择和调整，以达到最佳的控制效果。
举个例子，对于一个机器人的控制系统，可以采用梯度下降法来调整神经网络的参数，通过不断调整参数，使得机器人的运动轨迹尽可能接近期望轨迹，从而实现精准控制。