神经网络专家控制（neural network expert control），工学-控制科学与工程-智能控制-智能控制-模糊控制-人工神经网络，将神经网络的方法、技术与专家系统技术相结合的自动控制系统的一种设计和实现方法，是智能控制的一种。神经网络和专家系统是知识表达的两种互补方式：①神经网络基于数值和算法，而专家系统则基于符号和启发式推理；②神经网络具有联想、容错、记忆、自适应、自学习和并行处理等优点，不足之处是不能对自身的推理方法进行解释，对未在训练样本中出现过的故障不能给出正确的诊断结论；③专家系统具有显式的知识表达形式，知识容易维护，能对推理行为进行解释，并可利用深层知识来诊断新故障，缺点是不能从经验中进行学习，当知识库庞大时难以维护，在进行深层诊断时需要过多的计算时间。将神经网络和专家系统结合起来，可充分发挥专家系统“高层”推理的优势和神经网络“低层”处理的长处，具有更好的控制效果。