常用神经网络控制的模型：

1、BP神经网络

   BP神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。

2、RBF（径向基）神经网络

   由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接收域的神经网络结构，因此，RBF网络是一种局部逼近网络，它能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。

3、感知器神经网络

   一个具有单层计算神经元的神经网络，网络的传递函数是线性阈值单元。原始的感知器神经网络只有一个神经元。主要用来模拟人脑的感知特征，由于采取阈值单元作为传递函数，所以只能输出两个值，适合简单的模式分类问题。

4、自组织神经网络

   自组织映射过程是通过竞争学习完成的。所谓竞争学习是指同一层神经元之间相互竞争，竞争胜利的神经元修改与其连接的连接权值的过程。竞争学习是一种无监督学习方法，在学习过程中，只需要向网络提供一些学习样本，而无需提供理想的目标输出，网络根据输入样本的特性进行自组织映射，从而对样本进行自动排序和分类。

5、反馈神经网络

   在反馈网络中，信息在前向传递的同时还要进行反向传递，这种信息的反馈可以发生在不同网络层的神经元之间，也可以只局限于某一层神经元上。由于反馈网络属于动态网络，只有满足了稳定条件，网络才能在工作了一段时间之后达到稳定状态。