神经网络控制和传统控制方法在控制系统中有着不同的特点和应用场景。传统控制方法包括PID控制、模型预测控制、根轨迹设计等，而神经网络控制则是利用神经网络模型来实现系统的控制和优化。
首先，传统控制方法在稳定性和鲁棒性方面有着成熟的理论基础，能够确保系统在一定范围内的稳定性和性能。而神经网络控制则更擅长于处理非线性、复杂的系统，并且在一些模糊系统或者无法建模的系统中有着较好的应用效果。
其次，传统控制方法的设计和调试相对较为简单，控制规律清晰可解释，但对于复杂的非线性系统往往需要较复杂的模型和控制策略。而神经网络控制则可以通过学习训练来适应复杂的系统，不需要精确的模型，但网络结构的设计和训练过程相对复杂，需要大量的数据和计算资源。
此外，传统控制方法在工业控制系统中有着广泛的应用和成熟的工程实践，而神经网络控制在一些特定的领域如智能机器人、模式识别、预测控制等方面有着突出的优势。
在实际应用中，可以根据具体的控制对象和系统特点选择合适的控制方法。对于那些具有明确数学模型、要求精准控制的系统，传统控制方法可能更为适用；而对于那些非线性、复杂、难以建模的系统，神经网络控制可能更具优势。
因此，在实际工程应用中，可以考虑将传统控制方法和神经网络控制相结合，利用它们各自的优势来实现系统的控制和优化。
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