神经网络控制中的特征选择方法有很多种，常见的包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择。
过滤式特征选择：这种方法是在训练网络之前对特征进行选择，通常使用统计学方法或相关性分析来评估特征的重要性，然后选择对模型性能有积极影响的特征。常见的统计学方法包括方差分析、卡方检验等。这种方法的优点是计算效率高，适用于大规模数据集，但缺点是忽略了特征之间的相互影响。
包裹式特征选择：这种方法是将特征选择过程嵌入到模型训练过程中，通过反复训练模型并评估不同特征组合的性能来选择最佳特征子集。常见的算法包括递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）和基于遗传算法的特征选择方法。这种方法的优点是能够考虑特征之间的相互影响，但计算成本较高。
嵌入式特征选择：这种方法是在模型训练过程中直接进行特征选择，常见的技术包括L1正则化、决策树特征重要性评估等。这种方法的优点是能够直接考虑特征对模型的影响，但缺点是可能会受到模型选择的影响。
除了以上这些方法，还有一些基于信息熵、互信息、最大信息系数等的特征选择方法，每种方法都有其适用的场景和局限性。在实际应用中，可以根据具体的数据特点和建模需求选择合适的特征选择方法。
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