神经网络控制和模糊控制是两种常见的控制方法，它们在实际应用中有着各自的优势和局限性。神经网络控制是利用人工神经网络模拟人脑神经元的工作原理来进行控制，通过训练神经网络学习输入和输出之间的映射关系，从而实现控制目标。而模糊控制则是利用模糊逻辑和模糊集合来描述系统的行为和控制规则，通过模糊推理来实现控制。
在比较上，神经网络控制具有以下优势：
学习能力强：神经网络能够通过训练学习系统的非线性映射关系，适用于复杂的控制问题；适应性强：神经网络能够自适应系统的变化，具有一定的鲁棒性；并行处理能力：神经网络能够并行处理多个输入，适用于实时控制和响应速度要求高的场景。而模糊控制的优势包括：
知识表示灵活：模糊控制能够灵活地表达专家的模糊规则和经验知识；鲁棒性好：模糊控制对系统参数变化和环境干扰具有一定的鲁棒性；易于理解和调整：模糊控制的规则基于自然语言，易于专家理解和调整。在实际应用中，选择神经网络控制还是模糊控制需要根据具体的控制对象、控制要求和系统特点来进行综合考虑。一般来说，神经网络控制适用于需要学习和适应性强的复杂系统，而模糊控制适用于知识表示灵活、易于理解和调整的系统。在某些情况下，也可以考虑将神经网络控制和模糊控制结合起来，发挥它们各自的优势，实现更好的控制效果。
总的来说，神经网络控制和模糊控制各有其优势和局限性，在实际应用中需要根据具体情况进行选择和综合应用。