神经网络控制器是一种基于人工神经网络的控制系统，它可以模拟人脑的神经元网络，具有学习和自适应能力。在实际应用中，神经网络控制器被广泛应用于机器人控制、工业自动化、交通系统等领域。

在神经网络控制器中，控制输入是指用来调节神经网络内部结构和参数的外部输入。控制输入的作用是通过调整神经网络的连接权重和阈值，使得神经网络能够适应不同的环境和任务。因此，控制输入在神经网络控制器中起着至关重要的作用。

然而，神经网络控制器是否可以用控制输入是一个复杂的问题。一方面，控制输入可以帮助神经网络控制器适应不同的工作环境和任务，提高系统的鲁棒性和性能。另一方面，控制输入也可能导致神经网络控制器的不稳定性和收敛性问题，影响系统的可靠性和实时性。

综上所述，神经网络控制器可以用控制输入，但需要谨慎处理。在实际应用中，需要根据具体的控制任务和系统要求，合理设计和调节控制输入，以确保神经网络控制器能够稳定可靠地工作。