神经网络控制系统的实时性保证涉及到多个方面的考量和措施。首先，需要考虑神经网络模型的设计和训练，确保模型能够在实时环境下快速响应并进行预测或决策。这可能涉及到选择合适的神经网络结构、优化算法和训练数据，以及对模型进行精简和加速处理。其次，需要考虑到实时数据的获取和处理，包括传感器的性能、数据采集的频率和实时性，以及数据的预处理和特征提取方法。另外，还需要考虑到控制指令的下发和执行，确保控制系统能够在实时环境下快速、准确地执行指令，并对外部环境的变化做出及时响应。在实际应用中，可以采用硬件加速、并行计算、实时操作系统等技术手段来提升神经网络控制系统的实时性能。
关键字：神经网络控制系统、实时性、模型设计、数据处理、控制指令、硬件加速、并行计算、实时操作系统