神经网络控制是指利用神经网络模型进行系统控制的一种方法。随着人工智能和机器学习领域的快速发展，神经网络控制也得到了广泛的关注和应用。未来神经网络控制的发展趋势和展望主要体现在以下几个方面：
神经网络控制在工业自动化中的应用：随着工业4.0的不断推进，工业生产过程中对于智能控制系统的需求越来越大。神经网络控制可以通过学习和优化，实现对复杂工业系统的精准控制，提高生产效率和质量。
神经网络控制在智能交通系统中的应用：智能交通系统需要对复杂的交通流进行实时控制和优化，神经网络控制可以通过对交通数据的学习和分析，实现交通信号灯、路口控制等方面的智能化优化。
神经网络控制在金融领域中的应用：金融市场的波动和复杂性对于传统的控制方法提出了挑战，神经网络控制可以通过对金融数据的学习和预测，实现对投资组合、风险控制等方面的智能化管理。
神经网络控制在医疗领域中的应用：医疗系统对于患者的诊断和治疗需要高度精准的控制，神经网络控制可以通过对医疗数据的学习和分析，实现对疾病诊断、药物治疗等方面的智能化支持。
未来神经网络控制的发展还需要解决一些挑战，例如如何提高神经网络模型的鲁棒性、如何解释神经网络模型的决策过程等。同时，也需要加强对神经网络控制在实际应用中的可靠性和安全性的研究，以确保其在各个领域的广泛应用和推广。
关键词：神经网络控制、发展趋势、应用领域、挑战、鲁棒性、安全性