设计神经网络控制中的反馈机制需要考虑以下几个关键因素：
目标设定：首先需要明确控制系统的目标是什么，比如稳定性、鲁棒性、快速响应等。不同的目标会对反馈机制的设计产生影响。
系统建模：对被控对象进行准确的建模是设计反馈机制的关键。根据系统的动态特性和非线性特点，选择合适的数学模型（如传递函数、状态空间模型等）。
控制器设计：根据系统模型和控制目标，选择合适的控制器结构，比如比例积分微分（PID）控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。
反馈信号提取：从被控对象中提取反馈信号，可以利用传感器测量，也可以通过系统状态估计的方法获取反馈信息。
控制策略：根据反馈信号和控制器输出，设计控制策略来调节系统状态，使其达到期望的状态。
在实际应用中，可以采用模糊控制器与神经网络控制器相结合的方法，利用模糊控制器的逻辑推理能力和神经网络控制器的非线性逼近能力来设计反馈机制，以实现对复杂系统的精确控制。同时，可以通过仿真和实验验证不同的反馈机制设计方案，选择最优方案并进行调优。
举个例子，假设要设计一个神经网络控制的自动驾驶系统，可以利用车辆的传感器获取车辆位置、速度等信息作为反馈信号，然后设计一个适合车辆动力学特性的神经网络控制器，通过训练神经网络来实现车辆的自动驾驶。在实际应用中，可以结合模糊控制器来处理复杂的环境信息，以提高系统的鲁棒性和稳定性。
综上所述，设计神经网络控制中的反馈机制需要考虑目标设定、系统建模、控制器设计、反馈信号提取和控制策略等因素，并可以采用模糊控制器与神经网络控制器相结合的方法来设计反馈机制。