优化神经网络控制模型的性能可以通过以下几个方面进行改进：
数据预处理：对输入数据进行标准化、归一化等预处理操作，可以提高神经网络模型对数据的适应性，加快收敛速度。
网络结构优化：选择合适的网络结构，包括层数、每层神经元数量、激活函数等，可以根据具体问题进行调整。可以尝试不同的网络结构，比较它们的性能，选择最优结构。
参数调优：通过调整学习率、正则化系数、批量大小等超参数，可以提高模型的泛化能力，避免过拟合或欠拟合的问题。
使用更好的优化算法：常用的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降、Adam等，选择合适的优化算法可以加快模型收敛速度，提高性能。
集成学习方法：通过集成多个模型的预测结果，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力，如bagging、boosting等方法。
深度神经网络模型的训练技巧：采用更先进的训练技巧，如残差连接、批标准化等，可以提高深度神经网络的性能。
模型压缩：对于大型模型，可以采用模型压缩技术，如剪枝、量化等方法，减少模型大小和计算量，提高模型的性能。
以上是优化神经网络控制模型性能的一些方法，具体的优化策略需要根据具体问题和数据特点来选择和调整。
关键词：神经网络控制模型、性能优化、数据预处理、网络结构、参数调优、优化算法、集成学习、深度神经网络、模型压缩