Neural networks for modelling and control pdf

Hidden layers
Input
Vector
Output
Vector
x
x
x
01
02
0N
0
11
12
1N
1
21
22
2N
2
31
32
3N
3
y
^
y

^
y
^
y
^
y
^
y
^
y
^
y
^
y
^
-1
Σ
p
w
k1
w
k2
w
kN
i
w
k0
x
i2
x

i1
x
iN
i
i
y
^
SYSTEM
BP
X
u
Σ
e
y
delay
y
+
-
^
u
y
BP
X
Σ
e
+
-
SYSTEM
HUMAN

Sensory
Input(s)
u
m
y
SYSTEM
u
Cont.
BP
X
u
m
r
Σ
+
-
Σ
+
-
e
u
e
y
y
SYSTEM
u
BP
X
Σ
e

u
+
-
y
SYSTEM
BP
e
X
u
r
Σ
+
-
X
r
SYSTEM
X
u
y
delay
y
e
u
BP
Σ
+
-
e
y
BP

^
X
r
SYSTEM
X
u
y
delay
y
e
u
BP
Σ
+
-
e
y
BP
Model
Ref.
y
^
r
SYSTEM
u
y
Optimiser
MODEL

y
+N
2
t( )
^
y
+N
1
t( )
^
SYSTEM
X
u
delay
y
e
m
BP
Optimiser
Σ
+
-
r
y
+N
2
t( )
^
+N
1

t( )
y
^
y
^
Σ
Gating
System
Π
^
i
y
i
w
Π
j
j
w
y
y
φ
i
Model
j
Model
X
^
^
φ

j
RBF
W
j
W
i
i
RBF
φ
1
φ
2
A pattern
Distance
Center
Width
: c
1
2
N
φ
φ
φ
g
1
g
2
h

1
+
+
+
-
-
-
-
-
-
φ1
φ2
+
+
+
-
-
-
-
-
-
φ1
φ2
+
+
+
-
-

-
-
-
-
φ2
+
+
+
-
-
-
-
-
-
φ2
(a) (b)
φ1
φ1
(c)
(d)
Expert
layer
Σ
Gating
network
Output
layer
Input
layer
Xn

X1
w
1
1
y
y
N
w
N
Y
AME