在神经网络控制中，选择输入和输出变量是非常重要的，它直接影响到神经网络模型的性能和可行性。通常来说，选择输入变量时应考虑以下几个因素：
影响因素分析：首先需要对控制对象或系统进行分析，确定影响系统行为的因素，这些因素通常作为输入变量。比如在生产过程中，温度、压力、流量等因素都可能影响产品质量，这些就可以作为输入变量。
可测量性：选择的输入变量需要是可以被测量到的，这样才能实现实时控制。如果某个因素很难或者成本很高才能测量，可能不适合作为输入变量。
相关性强：选择的输入变量应当与系统的输出或者需要控制的目标有较强的相关性，这样神经网络才能更好地学习和建模。
选择输出变量时，通常是根据控制目标来确定，比如产品质量、生产效率等。输出变量一般是需要被优化或者控制的目标，可以是连续变量也可以是离散变量。
在实际应用中，可以通过数据分析、专家经验和实验验证来确定最合适的输入和输出变量。同时，可以利用特征选择算法来帮助筛选最相关的变量，以提高神经网络模型的精度和泛化能力。
总之，选择输入和输出变量需要综合考虑影响因素、可测量性、相关性以及控制目标，同时可以借助数据分析和特征选择算法来辅助确定最合适的变量。