home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / comp / research / japan / 325 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-22  |  55.3 KB
  1. Xref: sparky comp.research.japan:325 comp.ai.neural-nets:4635 comp.ai:4682
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!cs.utexas.edu!asuvax!ncar!noao!arizona!rick
  3. From: rick@cs.arizona.edu (Rick Schlichting)
  4. Newsgroups: comp.research.japan,comp.ai.neural-nets,comp.ai
  5. Subject: Kahaner Report: 2nd Int Conf on Fuzzy Logic & Neural Nets
  6. Message-ID: <28751@optima.cs.arizona.edu>
  7. Date: 22 Dec 92 16:15:10 GMT
  8. Sender: rick@cs.arizona.edu
  9. Followup-To: comp.research.japan
  10. Lines: 1412
  11. Approved: rick@cs.arizona.edu
  12.  
  13.  
  14.   [Dr. David Kahaner is a numerical analyst on sabbatical to the 
  15.    Office of Naval Research-Asia (ONR Asia) in Tokyo from NIST.  The 
  16.    following is the professional opinion of David Kahaner and in no 
  17.    way has the blessing of the US Government or any agency of it.  All 
  18.    information is dated and of limited life time.  This disclaimer should 
  19.    be noted on ANY attribution.]
  20.  
  21.   [Copies of previous reports written by Kahaner can be obtained using
  22.    anonymous FTP from host cs.arizona.edu, directory japan/kahaner.reports.]
  23.  
  24. To: Distribution
  25. From: 
  26.  David K. Kahaner
  27.  US Office of Naval Research Asia
  28.  (From outside US):  23-17, 7-chome, Roppongi, Minato-ku, Tokyo 106 Japan
  29.  (From within  US):  Unit 45002, APO AP 96337-0007
  30.   Tel: +81 3 3401-8924, Fax: +81 3 3403-9670
  31.   Email: kahaner@cs.titech.ac.jp
  32. Re: 2nd Int Conf on Fuzzy Logic & Neural Nets (Iizuka'92) 8/92, Japan
  33. 22 Dec 1992
  34. This file is named "iizuka.92"
  35.  
  36. ABSTRACT. Titles from the 2nd International Conference on Fuzzy Logic
  37. and Neural Networks (IIZUKA'92), held July 17-22 1992, in Iizuka Japan
  38. are given.
  39.  
  40. This large symposium was part of an extensive week of information
  41. technology symposia held at the Kyushu Institute of Technology, in the
  42. city of Iizuka, Japan. For further information about the other symposia
  43. see my reports, ("iskit.92", 21 Sept 1992) and (fuzzy.92, 22 Dec 1992).
  44.  
  45. Further information can be obtained from 
  46.    Secretariat, ISKIT'92
  47.    Faculty of Computer Science and Systems Engineering
  48.    Kyushu Institute of Technology
  49.    680-4 Kawazu, Iizuka, Fukuoka 820, Japan
  50.     Tel: +81 948-29-7502; Fax: +81 948-29-7517
  51.     Email: ISKIT@KURI.CES.KYUTECH.AC.JP
  52.  
  53.  
  54.  
  55. PROCEEDINGS OF THE 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUZZY LOGIC AND NEURAL
  56. NETWORKS [IIZUKA' 92]
  57. July 17-22, 1992
  58.                                           CONTENTS
  59.  
  60.           (OPENING LECTURES)
  61.  
  62.  1.  Interpolative Reasoning as a Common Basis for Inference in Fuzzy Logic,
  63.      Neural Network  :  Theory and the Calculus of Fuzzy If-Then Rules
  64.      Prof. Lotfi A. Zadeh
  65.      University of California, Berkeley (U.S.A.)
  66.  
  67.  2.  The Physiology of Perception  :  Functional Architectures of Biological
  68.      Sensorimotor control Systems
  69.      Prof. Walter J, Freeman
  70.      University of California, Berkeley (U.S.A.)
  71.  
  72.  3. Towards Developing a Human-like Computer
  73.      Prof.  Gen Matsumoto
  74.      Electrotechnical Laboratory (Japan)
  75.  
  76.  PLENARY LECTURES
  77.  
  78.  I.  Genetic Algorithms, Neural Networks and Fuzzy Logic Systems
  79.       Prof.  Elie Sanchez
  80.       Institut Mediterraneen de Technologie (France)
  81.  
  82.  2. Chaos in Fuzzy Systems and Signals
  83.      Prof.  Horia-Nicolai Teodorescu
  84.      Polytechnic Institute of Iasi (Romania)
  85.  
  86.  3. Chaos and Fuzzy Representations of Dynamical Systems
  87.      Prof.  Phil Diamond
  88.      University of Queensland (Australia)
  89.  
  90.  4. Adaptive  Fuzzy  Systems
  91.      Prof.  Bart Kosko
  92.      University of Southern California (U.S.A.)
  93.  
  94.  5. Functional  Chaotic  Devices
  95.      Dr. Peter Davis
  96.      ATR Optical and Radio Communications Research Laboratories (Japan)
  97.  
  98.  6. Adaptive Models for the Defuzzification Process
  99.      Prof.  Ronald R. Yager
  100.      Iona College (U.S.A.)
  101.  
  102.  INVITED/ORDINARY SESSIONS
  103.  
  104. FUZZY NEURAL NETWORKS PART I (INVITED)
  105.      Organizer : James J. Buckley
  106.       The University of Alabama, Birmingham (U.S.A.)
  107.  
  108. 1.  Direct Fuzzification of Neural Network and Fuzzified Delta Rule
  109.      Yoichi Hayashi*, James J. Buckley** and Ernest Czogala***
  110.      *  Ibaraki University (Japan)
  111.      **  The University of Alabama, Birmingham (U.S.A.)
  112.     ***Technical University of Silesia (U.S.A.)
  113.  
  114.  2.  Two-Degree-of-Freedom Fuzzy Model using Associative Memories
  115.      Toru Yamaguchi, Kenji Goto and Tomohiro Takagi
  116.      Laboratory for International Fuzzy Engineering Research (Japan)
  117.  
  118.  3.  Learning in Fuzzy Neural Networks Utilizing Additive Hybrid Operators
  119.      James M. Keller and Zhihong Chen
  120.      University of Missouri-Columbia (U.S.A.)
  121.  
  122.  4.  Approximations Between Nets, Controllers, Expert Systems and
  123.      Processes
  124.      James J. Buckley
  125.      The University of Alabama, Birmingham (U.S.A.)
  126.  
  127.  A-2   FUZZY NEURAL METWORKS   PART 11
  128.  
  129.  1.  Automatic Control of Sewerage Pumpstation by Using Fuzzy Controls
  130.      and  Neural  Networks
  131.      Hong Chen, Masaharu Mizumoto and Yun-fei Ling
  132.      Osaka Electro-Communication University (Japan)
  133.  
  134.  2.  Learning of Expert's Knowledge by Neural Network and Deduction of
  135.      Fuzzy Rules by Powell's Method
  136.      Hiroshi Isshiki and Hideichi Endo
  137.      Hitachi Zosen Corp. (Japan)
  138.  
  139.  3.  Knowledge Implementation Multilayer Neural Networks with Fuzzy
  140.      Logic
  141.      Hiroyuki Okada*, Nobuo Watanabe*, Akira Kawamura* and Kazuo Asakawa*,
  142.      Tetsuo Taira**, Katsuyo Ishida**, Tohm Kaji*** and Masataka Narita***
  143.      *  Fujitsu Laboratories Ltd.(Japan)
  144.      ** The Nikko Research Center, Ltd.
  145.      ***The Nikko System Center, Ltd.
  146.  
  147.  4.  An Emotion Processing System Based on Fuzzy Inference and Its
  148.      Subjective Observations
  149.      Torao Yanaru, Toyohiko Hirota and Naoki Kimura
  150.      Kyushu Institute of Technology (Japan)
  151.  
  152.  A-3    FUZZY NEURAL NETWORKS   PARIT III
  153.  
  154.  1.  Very Fuzzy Cognitive Maps
  155.      Julio Rives and Rafael Pereira
  156.      INISEL (Spain)
  157.  
  158.  2.  Construction Theory for a Subjective Observation Model Based on Affine
  159.      Mapping and Its Application to Neural Networks
  160.      Torao Yanaru, Toyohiko Hirota and Masahiro Siraha
  161.      Kyushu Institute of Technology (Japan)
  162.  
  163.  3.  Fuzzy Simulation of a Chemical Reactor by an Artificial Neural
  164.      Network
  165.      A. Bulsari and A. Krastawski
  166.      Lappeenranta University of Technology (Finland)
  167.  
  168.  4.  Fuzzy Logic and Neural Networks for Quantitative Chemical Analysis
  169.  
  170.  (Invited)
  171.     Matthias Otto
  172.     Bergakademie Freiberg (Germany)
  173.  
  174. A-4  FUZZY NEURAL NETWORKS    PART IV
  175.  
  176. 1.  Learning Mechanism and an Application of FFS-Network Reasoning Systems
  177.     M. Tokunaga, K. Kohno, Y. Hashizume, K. Hamatani, M. Watanabe,
  178.     K. Nakamura and Y. Ageishi
  179.     AdIn Research, Inc. (Japan)
  180.  
  181. 2.  Fuzzy Network Production System - Fuzzy Filtered Synapse Network and
  182.     Intensive Learning by Accumulated Fuzzy Indication
  183.     Ken Nakamura, Toshihide Fujimaki, Ryuji Horikawa and Youichi Ageishi
  184.     AdIn Research, Inc. (Japan)
  185.  
  186. 3.  Architecture and Training of a Hybrid Neural-Fuzzy System
  187.     Lee A. Feldkamp, G. V. Puskorius, F. Yuan and L. I. Davis, Jr.
  188.     Ford Motor Company (U.S.A.)
  189.  
  190. 4.  Approximation between Fuzzy Expert Systems and Neural Networks
  191.     Yoichi Hayashi*, James J. Buckley** and Emest Czogala***
  192.     * Ibaraki University (Japan)
  193.     ** The University of Alabama, Birmingham (U.S.A.)
  194.     ***Technical University of Silesia (U.S.A.)
  195.  
  196. A-5  CHAOTIC FUZZY SYSTEMS
  197.  
  198.  1. Hierarchical and Recurrent Networks of Fuzzy Models
  199.     Hidetomo Ichihashi
  200.     University of Osaka Prefecture (Japan)
  201.  
  202.  2. Transitions of Fuzzy Number through Nonlinear Dynamical Systems
  203.  (Invited)
  204.     Takeshi Yamakawa, Eiji Uchino, Tsutomu Miki and Tomokazu Nakamura
  205.     Kyushu Institute of Technology (Japan)
  206.  
  207.  3. New Mechanism to Transfer Schemata Caused by Transfer Crises
  208.     Kazuo Sakai*, Tsuyoshi Katayama**, Kotaro Oiwa*** and Satoshi Wada*
  209.     * Meiji University (Japan)
  210.     **Japan Automobile Research Institute, Inc. (Japan)
  211.     ***Oita University (Japan)
  212.  
  213.  4. Chaotic Fuzzy Models in Economy
  214.     J. Gil Aluja*, Horia-Nicolai Teodorescu**, A. M. Gil Lafuente*
  215.     and Al. P. Tacu*
  216.     * University of Barcelona (Spain)
  217.     ** Polytechnic Institute of Iasi (Romania)
  218.     ***Center for Economic Studies (Romania)
  219.  
  220.  A-6  FZZY NEURAL COMPUTING SYSTEMS   PART I (INVITED)
  221.     Organizer : Madan M. Gupta
  222.     University of Saskatchewan (Canada)
  223.  
  224. 1.   Fuzzy Logic and Neural Networks
  225.      Madan M. Gupta
  226.      University of Saskatchewan (Canada)
  227.  
  228. 2.   Computation and Learning Paradigms for Biologically Inspired             
  229.      Intelligent Computing  
  230.      Panos A. Ligomenides
  231.      University of Maryland (U.S.A.)
  232.  
  233. 3.   Chaotic Neural Networks and Their Possible Application to Biological
  234.      System Modeling   
  235.      M. Bodruzzaman and Mohan J. Malkani
  236.      Tennessee State University (U.S.A.)
  237.  
  238. 4.   On Fuzzy Structures:  Sets, Relations and Graphs   
  239.      Kiran R. Bhutarni
  240.      The Catholic University of America (U.S.A.)
  241.  
  242. A-7  FUZZY NEURAL COMPUTING SYSTEMS    PART  II  (INVITED)
  243.      Organizer : Madan M. Gupta
  244.      University of Saskatchewan (Canada)
  245.  
  246.  1.  Synaptic and Somatic Adaptations in Dynamic Neural Networks    
  247.      Madan M. Gupta and D. H. Rao
  248.      University of Saskatchewan (Canada)
  249.  
  250.  2.  Neurocomputing and Infinite-valued Logic   
  251.      Djuro Koruga and Stuart Hameroff
  252.      University of Arizona (U.S.A.)
  253.  
  254.  3.  Neural Network Learning by Tolerance Optimization 
  255.      Vaclav Sebesta and Mirko Novak
  256.      Institute of Computer and Information Science (U.S.A.)
  257.  
  258.  4.  A Learning Method of Fuzzy Inference Rules with Neural Networks
  259.      and its Application    
  260.      Masao Mukaidono and Masato Yamaoka
  261.      Meiji University (Japan)
  262.  
  263. A-8   NEURAL NETWORKS AND FUZZY DYNAMICS   (INYITED)
  264.       Organizer :  Yee Leung
  265.       The Chinese University of Hong Kong (Hong Kong)
  266.  
  267.  1.  Inference Network for Optimization Applications 
  268.      K. P. Lam* and C. J. Su**
  269.      * The Chinese University of Hong Kong (Hong Kong)
  270.      **The University of British Columbia (Canada)
  271.  
  272.  2.  Logical Processing with Perceptrons 
  273.      Yee Leung* and Zhiqiao Wu**
  274.      * The Chinese University of Hong Kong (Hong Kong)
  275.      **Shenzhen University (China)
  276.  
  277.  3.  Modeling of Fuzzy Dynamics : A Differential-Geometric Approach
  278.      C. P. Kwong
  279.      The Chinese University of Hong Kong (Hong Kong)
  280.  
  281.  4.  Rule Learning in Expert Systems using Genetic Algorithm
  282.      1. Concepts  
  283.      2. Empirical Studies  
  284.      Kwong Sak Leung*, Yee Leung*, Leo So** and Kin Fai Yam*
  285.      The Chinese University of Hong Kong (Hong Kong)
  286.      University of Arizona (U.S.A.)
  287.  
  288. A-9  NEURAL NETS AND FUZZY SYSTEMS   PART I (INVITED)
  289.      Organizer : Armando F. Rocha
  290.      Universidade Estadual de Campinas (Brazil)
  291.  
  292.  1.  A Neuro-Fuzzy Inference System Designed for Implementation on a Neural
  293.      Chip 
  294.      P. Y. Glorennec
  295.      Institute National des Sciences Appliquees (France)
  296.  
  297.  2.  Neurofuzzy Controllers  
  298.      Femando Gomide and An-nando F. Rocha
  299.      Universidade Estadual de Campinas (Brazil)
  300.  
  301.  3.  Distributed Modelling  
  302.      W. Pedrycz* and Armando F. Rocha**
  303.      * University of Manitoba (Canada)
  304.      **State University of Campinas (Brazil)
  305.  
  306.  4.  A Proposal for Approximate Case-based Reasoning on Neural Networks
  307.      Zuliang Shen, Ho Chung Lui and Liya Ding
  308.      National University of Singapore (Singapore)
  309.  
  310.  A-10  NEURAL NETS AND FUZZY SYSTEMS  PART II (INVITED)
  311.      Organizer : Armando F. Rocha
  312.      Universidade Estadual de Campinas (Brazil)
  313.  
  314.  1.  A Connectionist Architecture for Production Rules with Variables
  315.      Katsuaki Sanou, Steve G. Romaniuk and Lawrence 0. Hall
  316.      University of South Florida (U.S.A.)
  317.  
  318.  2.  Neurofuzzy Interpolation : I. The Theoretical Background
  319.      F. J. V. Zuben*, M. Regattieri* and Armando F. Rocha**
  320.      * Universidade Estadual de Campinas (Brazil)
  321.      **Research on Natural and Artificial Intelligence (Brazil)
  322.  
  323.  3.  Using Boundary Shape Data for Efficient Adaptive Rule
  324.      Modifications 
  325.      Hideyuki Takagi
  326.      University of California, Berkeley (U.S.A.)
  327.  
  328.  4.  A Proposal of Parallel Resolution Inference on Neural Logic Network
  329.      Liya Ding
  330.      National University of Singapore (Singapore)
  331.  
  332.  B-I  LEARNING ALGORITHM FOR FUZZY SYSTEMS (INVITED)
  333.       Organizer : Miguel Delgado and Antonio Gonzalez
  334.       Universidad de Granada (Spain)
  335.  
  336.  1.  The Frequency on Fuzzy Domains and its Application to the System
  337.      Identification 
  338.      Miguel Delgado and Antonio Gonzalez
  339.      Universidad de Granada (Spain)
  340.  
  341.  2.  Empirical Learning for Fuzzy Knowledge Acquisition
  342.      Elisabetta Binaghi
  343.      I F C T R -C.N.R. (Italy)
  344.  
  345.  3.  Learning Rules for A Fuzzy Inference Model 
  346.      Luis M. de Campos and Serafin Moral
  347.      Universidad de Granada (Spain)
  348.  
  349.  4.  A Knowledge Base Structure for Fuzzy Controllers  
  350.      Ricardo Garcia Rosa, Ma Teresa de Pedro and Marco Tulio de Andrade
  351.      Instituto de Automadtica Industrial, CSIC (Spain)
  352.  
  353.  B-2 KNOWLEDGE ACQUISITION AND TOOLS FOR EXPERT SYSTEMS TECHNOLOGY (INVITED)
  354.      Organizer : H.-J. Zimmermann
  355.      RWTH Aachen (Germany)
  356.  
  357.  1.  Fuzzy Similar Informations in Fuzzy Information Techniques  
  358.      Hubert Frank
  359.      University of Dortmund (Germany)
  360.  
  361.  2.  Fuzzy-ID3 : A Class of Methods for Automatic Knowledge Acquisition
  362.      Richard Weber
  363.      Elite-European Laboratory for Intelligent Techniques Engineering
  364.      (Germany)
  365.  
  366.  3.  Online Development Tools for Fuzzy Knowledge-Based Systems of Higher
  367.      Order 
  368.      C. von. Altrock and B. Krause
  369.      INFORM Software Corp., Aachen (Germany)
  370.  
  371.  4.  Reasoning with Uncertainty in the Knowledge Engineering Environment KEE 
  372.      Rudolf Felix**, Claudio Moraga* and Bemd Reusch*
  373.      * University of Dortmund (Germany)
  374.      **Fuzzy Demonstration Centre Dortmund (Germany)
  375.  
  376. B-3  APPROXIMATE REASONING   PART I (INVITED)
  377.      Organaizer : I. B. Turksen
  378.      Tokyo Institute of Technology (Japan)
  379.  
  380.  1.  Classification and Representation of Ambiguity in Language Usage 
  381.      Toshihiko Yokogawa
  382.      Laboratory for International Fuzzy Engineering Research (Japan)
  383.  
  384.  2.  Search Strategies using Fuzzy Sets 
  385.      Makishi Nakayama* and Anca Ralescu**
  386.       * Kobe Steel Ltd (Japan)
  387.       **LIFE (Japan)
  388.  
  389.  3.  Sensitivity Analysis in Fuzzy Systems  
  390.      I. B. Turksen* and Q. Wang**
  391.       * Tokyo Institute of Technology (Japan)
  392.       **University of Toronto (Canada)
  393.  
  394.  4.  A Syllogistic Reasoning as a Multi-Objective Default Expectation Process
  395.      Hiroshi Narazaki and I. B. Turksen
  396.      Tokyo Institute of Technology (Japan)
  397.  
  398.  B-4  APPROXIMATE REASONING  PART II
  399.  
  400.  1.  Analytical Inference Results for Triangular Fuzzy Data (Invited)
  401.      B. De Baets and E. E. Kerre
  402.      University of Gent (Belgium)
  403.  
  404.  2.  An Attempt to Methods for Approximate Reasoninig based on Fuzzy
  405.      Entropy's Theory (Invited)  
  406.      Akio Shimizu, Ube Industries, Ltd. (Japan)
  407.  
  408.  3.  Revision Principle for Approximate Reasoning : Based on Linear Revising
  409.      Method   
  410.      Liya Ding*, Zuliang Shen* and Masao Mukaidono**
  411.      * Institute of Systems Science, National University of Singapore
  412.      (Singapore)   **Meiji University Japan)
  413.  
  414. 4.   A Method of Approximate Reasoninig with Certainty Factor    
  415.      Yutaka Hata, Kiyotaka Miyai, Fujino Miyawaki and Kazuharu Yamato   
  416.      Himeji Institute of Technology (Japan)  
  417.  
  418. B-5  APPROXIMATE REASONING  PART III  
  419.  
  420. 1.   Fuzzy Matching and Fuzzy Comparison in Fuzzy Expert System
  421.      Keon-Myung Lee, Kyoung-A Seong and Hyung Lee-Kwang, Korea Advanced
  422.      Institute of Science and Technology (Korea)  
  423.  
  424. 2.   Fuzzy Logic Controllers with Flexible Structure
  425.      Ronald R. Yager and Dimitar P. Filev   
  426.      Machine Intelligence Inst., Iona College (U.S.A)  
  427.  
  428. 3.   Pruning Fuzzy Decision Trees  
  429.      Joseph M. Barone   
  430.      Loki Software, Inc. (U.S.A)  
  431.  
  432. 4.   Decision Making under Fuzziness with Multiple Objectives and Its      
  433.      Application to Design Problem Solving   
  434.      Masaaki Ida, Osamu Katai, Tetsuo Sawaragi and Sosuke Iwai   
  435.      Kyoto University (Japan)  
  436.  
  437. B-6  APPROXIMATE REASONING  PART IV   
  438.  
  439. 1.   Analogical Fuzzy Reasoning and Gradual Inference Rules      
  440.      Ldszlo T. Koczy* and Kaoru Hirota**   
  441.      * Technical University of Budapest (Hungary)   
  442.      **Hosei University (Japan)   
  443.  
  444. 2.   Neural Network-based Fuzzy Production Rule Generation and its    
  445.      Application to an Approximate Reasoning Approach  
  446.      Hyun-Jung Yi and Kyung-Whan Oh   
  447.      SoGang University (Korea)   
  448.  
  449. 3.   Interpolation of Fuzzy If-Then Rules by Neural Networks
  450.      Hisao Ishibuchi, Hidehiko Okada and Hideo Tanaka  
  451.      University of Osaka Prefecture (Japan)   
  452.  
  453. 4.   Interpolation of Noisy Signal Data by using Fuzzy Inference (Invited)  
  454.      Eiji Uchino, Takeshi Yamakawa, Tsutomu Miki and Shin Nakamura  
  455.      Kyushu Institute of Technology (Japan)   
  456.  
  457. B-7  FUZZY MODELING   
  458.  
  459. 1.   Auto-Tuning Method of Fuzzy Membership Functions Using Neural Network 
  460.      Learning Algorithm : Application to Water Flow Forecasting for Reservoir 
  461.      Ryoichi Ichikawa*, Kazuo Nishimura*, Masahiko Kunugi*, Kazue Shimada*,  
  462.      Yasuharu Shimalcura**, Yohei Fujisawa** and Yasuhisa Matsunoki**  
  463.      * TOSHIBA Corporation (Japan)  **HOKURIKU ELECTRIC POWER Co., INC
  464.      (Japan)   
  465.  
  466. 2.   Fuzzy Logic Based Modeling and Optimization  
  467.      Yu Qian, Patrick Tessier and Guy A. Dumont, The University of British 
  468.      Columbia (Canada)   
  469.  
  470. 3.   A Study on the Fuzzy Selective Relational Algebra (FSRA)  
  471.      Doheon Lee, Hyung Lee-Kwang and Myoung Ho Kim  
  472.      Korea Advanced Institute of Science and Technology (Korea)   
  473.  
  474. 4.   A Self Generating and Tuning Method for Fuzzy Modeling using Interior 
  475.      Penalty Method      
  476.      Ryu Katayama, Yuji Kajitani and Yukiteru Nishida, Sanyo Electric Co.,
  477.      Ltd. (Japan)   
  478.  
  479. B-8  FZZY ENGINEERING APPLICATIONS (INVITED)  
  480.      Organizer : I. B. Turksen   University of Toronto (Japan)   
  481.  
  482. 1.   Architecture of A Fuzzy-Inference-System Shell  
  483.      I. B. Turksen, Lizhu Guo and K. C. Smith  
  484.      University of Toronto (Canada)   
  485.  
  486. 2.  Incremental Learning of Complex Concepts
  487.      Marcellina M. T. Mileti* and Anca Ralescu**  
  488.      * University of Cincinnati (U.S.A.)  **Laboratory for International
  489.      Fuzzy Engineering Research (Japan)   
  490.  
  491. 3.   Fuzzy Logic Expert System Scheduler 
  492.      I. B. Turksen and T. Yurtsever  
  493.      University of Toronto (Canada)   
  494.  
  495. 4.   Inductive Learning of Conceptual Fuzzy Sets 
  496.      Tomohiro Takagi, Atsushi Imura, Hirohide Ushida and Toni Yamaguchi    
  497.      LIFE (Japan)   
  498.  
  499. B-9  DIAGNOSTIC SYSTEMS BY FUZZY LOGIC   
  500.  
  501. 1.   Supporting Method for Optimum Maintenance Policy Selection by the 
  502.      FUZZY Logic    
  503.      Toshio Toyota and Peng Chen  
  504.      Kyushu Institute of Technology (Japan)   
  505.  
  506. 2.   Fault Diagnosis Method by Using Fuzzy Rule Based Models  
  507.      Gancho Vachkov* and Hisayoshi Matsuyama**  
  508.      * Sofia Technological University (Bulgaria)  **Kyushu University
  509.      (Japan)   
  510.  
  511. 3.   Detection of Earthquake Precursors by Fuzzy Theoretical Methods  
  512.      Hidemi M. Ito and Akihiko Wakayama  
  513.      Meteorological Research Institute (Japan)   
  514.  
  515. 4.   Reliability Prediction of Electronic Equipment with Fuzzy Inference   
  516.      Tadashi Murata  
  517.      Ryukyu University (Japan)   
  518.  
  519. B-10  SAFETY RELIABILITY AND NOISE IMMUNITY OF FUZZY/NURAL SYSTEMS   
  520.  
  521. 1.   Fuzzy Risk Index-Theory and Application      
  522.      C. Preyssl* and Y. Nishiwaki**  
  523.      * European Space Agency (The Netherlands)  **University Vienna (Austria)  
  524.  
  525. 2.   Fuzzy Fault Tree Analysis : A Case Study     
  526.      A.W. Deshpande*, U. A. Desh ands** and P. Khanna* 
  527.      * National Environmental Engineering Research Institute (India)       
  528.      **Indian Institute of Technology (India)   
  529.  
  530. 3.   On Subjectivity of Fuzzy Sets Operations in Fuzzy Reliability Analysis 
  531.      Takehisa Onisawa  
  532.      University of Tsukuba (Japan)   
  533.  
  534. 4.   Design and Robustness of Winner-Take-All Cellular Neural Networks     
  535.      Gerhard Seiler and Josef A. Nossek  
  536.      Technische Universitat Munchen (Germany)   
  537.  
  538. C-1 FUZZY LOGIC CONLTROL PART I  
  539.  
  540. 1.   Uncertainty as Objective Function in Fuzzy Control (Invited)  
  541.      Arthur Ramer  
  542.      University of New South Wales (Australia)   
  543.  
  544. 2.   On Fuzzy Inference Based on Intuitionistic Logic (Invited)  
  545.      Toyohiko Hirota and Torao Yanaru  
  546.      Kyushu Institute of Technology (Japan)   
  547.  
  548. 3.   Comparison of Several Fuzzy Reasoning Methods on Driving Control of a 
  549.      Model Car (Invited) 
  550.      K. Nishimori, H.Tokutaka, S.Hirakawa, S.Kishida and N.Ishihara  
  551.      Tottori University (Japan)   
  552.  
  553. 4.   Fuzzy Control Rules and Stability Conditions      
  554.      S.Takahara*, K.Ikeda** and S.Miyamoto**  
  555.      * Kagawa Prefectural Industrial Technology Center (Japan)  
  556.      **University of Tokushima (Japan)  
  557.  
  558. C-2 FUZZY LOGIC CONTROL   PART II  
  559.  
  560. 1.   Fuzzy Optimal Control Revisited: Toward a New Generation of Fuzzy  
  561.      Control? (Invited)
  562.      Janusz Kacprzyk, Polish Academy of Sciences (Poland)  
  563.  
  564. 2.   Application of Fuzzy Control to a Batch Culture (Invited)   
  565.      Tsunenobu Fukuda  
  566.      Kaneka Corporation (Japan)  
  567.  
  568. 3.   Forecast Learning Fuzzy Control of an Autonomous Mobile Robot  
  569.      Mikio Maeda, Manabu Shimakawa and Shuta Murakami  
  570.      Kyushu Institute of Technology (Japan)  
  571.  
  572. 4.   Minimization of Rule-Chips in Fuzzy Control and Fuzzy Inference  
  573.      Systems  
  574.      H.N.Teodorescu  
  575.      Polytechnic Institute of Iasi (Romania)  
  576.  
  577. C-3 FUZZY LOGIC CONTROL PART Ill  
  578.  
  579. 1.   A Movement Control Method and a Learning Method for Multi-Coupled  
  580.      Car-like Robots  
  581.      Kazuhiro Yasui and Hidenori Itoh  
  582.      Nagoya Institute of Technology (Japan)  
  583.  
  584. 2.   An Adaptive Fuzzy Current Controller with Neural Network for Field-  
  585.      Oriented Controlled Induction Machine   
  586.      Kyu-Chan Lee, Seong-Sik Min, Jhong-Whan Song and Kyu-Bock Cho  
  587.      Hyosung Industries Co., Ltd (Korea)  
  588.  
  589. 3.   Cooperative Mobile Robots using Fuzzy Algorithm  
  590.      Hyuntae Kim, Heungsik Noh, Seungwoo Kim and Mignon Park  
  591.      Yonsei University (Korea)  
  592.  
  593. 4.   Fuzzy Pll-based Active Vibration Modes Compensation    
  594.      H.N.Teodorescu*, I.Bogdan* and F.Grigoras**  
  595.      * Center for Fuzzy Systems & AI (Romania)  **Institute for Information
  596.      Science (Romania)  
  597.  
  598. C-4 FUZZY LOGIC CONTROL PART IV  
  599.  
  600. 1.   Stability Analysis of a Fuzzy Control System of a Superconducting  
  601.      Actuator       
  602.      Tadashi Kitamura and Mochimitsu Komori  
  603.      Kyushu Institute of Technology (Japan)  
  604.  
  605. 2.   An Automatic Start-up and Shut-down Control of a Drum-type Boiler using
  606.      Fuzzy Logic  
  607.      Zeungnam Bien*, Dong-Hwan Hwang*, Jae Hyuk Lee*, Hyung-Keun Ryu**, Hanoh
  608.      Lee***, Sung-Kwang Hur**** and Ik-Soo Park****   
  609.      * Korea Advanced Institute of Science and Technology (Korea)   
  610.      **Korea Telecom (Korea)  
  611.      ***Goldstar Industorial Systems (Korea)  
  612.      ****Korea Electric Power Corporation (Korea)    
  613.  
  614. 3.   A Fuzzy Automatic-combustion-control-system of Refuse Incineration    
  615.      Plant 
  616.      Makoto Fujiyoshi and Toshiyuki Shiraki  
  617.      Hitachi Zosen Corp. (Japan)    
  618.  
  619. 4.   A Fuzzy Dynamic Learning Controller for Chemical Process Control      
  620.      Jeong Jun Song and Sunwon Park  
  621.      Korea Advanced Institute of Science and Technology (Korea)  
  622.  
  623. C-5 SYSTEM IDENTIFICATIONS BY NEURAL NETWORKS  
  624.      Organizer : Takeshi Yamakawa  Kyushu Institute of Technology (Japan)   
  625.  
  626. 1.   A Neo Fuzzy Neuron and Its Applications to System Identification and  
  627.      Prediction of the System Behavior  
  628.      Takeshi Yamakawa, Eiji Uchino, Tsutomu Miki and Hiroaki Kusanagi  
  629.      Kyushu Instituye of Technology (Japan)    
  630.  
  631. 2.   Neuro-Fuzzy Identification Model of Nonlinear Dynamic Systems  
  632.      Minho Lee, Soo-Young Lee and Cheol Hoon Park  
  633.      Korea Advanced Institute of Science and Technology (Korea)    
  634.  
  635. 3.   Space-Time Structure Dynamics of Neural Networks  
  636.      Licheng Jiao and Zheng Bao  
  637.      Xidian University (P.R.China)    
  638.  
  639. 4.   On the Dynamics and Potentialities of a Discrete-time Binary Neural
  640.      Network with Time Delay 
  641.      Simone Gardella, Toru Kumagai, Ryoichi Hashimoto and Mitsuo Wada      
  642.      Industrial Products Research Institute, MITI (Japan)    
  643.  
  644. C-6 NEURAL CHIPS 
  645.  
  646. 1.   Custom Analog VLSI Neural Chips with On-chip Digital Learning for     
  647.      Pattern/Character Recognition (Invited)      
  648.      Yiwen Wang* and Fathi M. A. Salam**  
  649.      * University of Minnesota (U.S.A.)  **Michigan State University (U.S.A.)  
  650.  
  651. 2.   A Simple Nonlinear Synapse Circuit for Artificial Neural Networks     
  652.      (Invited) 
  653.      Myung-Ryul Choi, Korea Electronics Technology Institute (Korea)    
  654.  
  655. 3.   MOS Charge-mode Circuits for Analog VLSI Neural Systems  
  656.      Okihiko Ishizuka, Zheng Tang, Jing Liang and Hiroki Matsumoto  
  657.      Miyazaki University (Japan)    
  658.  
  659. 4.   An Input Driven Multi-layer Perceptron Neural Network and CMOS VLSI   
  660.      Implementation  
  661.      Ho Sun Chung, Kyung Hoon Lee, Soo Yong Lee and Kwon Il Bae  
  662.      Kyungpook Nation University, Taegu (Korea)  
  663.  
  664. C-7 HARDWARE IMPLEMENTATIONS OF NEURAL NETWORK MODELS  
  665.  
  666. 1.   Modular Analog Hardware Neural Networks with On Chip Hebbian Learning and
  667.      Analog Weight Storage (Invited)    
  668.      B. Linares-Barranco*, E. Sanchez-Sinencio**, A. Rodriguez-Vazquez* and 
  669.      J. L. Huertas*
  670.      * Centro Nacional de Microelectronica(Spain)  **Texas A&M University
  671.      (U.S.A.)  
  672.  
  673. 2.   Fuzzy Processors using Neural Phenomena in CMOS Digital LSI (Invited) 
  674.      Katsufusa Shono, Cong-Kha Pham and Shinichi Ooki  
  675.      Sophia University (Japan)  
  676.  
  677. 3.   On Realization of Large Neural Networks      
  678.      Wieslaw Sienko and Andrzej Luksza, Maritime Merchant Academy (Poland)  
  679.  
  680. 4.   Analog Integrated Cochlear Model for Speech Analysis (Invited)  
  681.      Weimin Liu and Moise H. Goldstein, Jr. and Andreas G. Andreou  
  682.      The Johns Hopkins University (U.S.A)  
  683.  
  684. C-8 FUZZY HARDWARES AND FUZZY LOGIC COMPUTERS 
  685.  
  686. 1.   Serial Architecture for Fuzzy Controllers: Hardware Implementation using 
  687.      Analog/Digital VLSI Techniques     
  688.      Jose L. Huertas Diaz, Santiago Sanchez-Solano, Angel Barriga-Barros and 
  689.      Iluminada Baturone Castillo  
  690.      Centro Nacional de Microelectronica (Spain)  
  691.  
  692. 2.   Digital Fuzzy Processor FP-5000 
  693.      Kazuhisa Shimizu, Masaharu Osumi and Fumikazu Imae  
  694.      OMRON Corporation (Japan)  
  695.  
  696. 3.   WARP: Weight Associative Rule Processor An Innovative Fuzzy Logic  
  697.      Controller     
  698.      Andrea Pagni, Rinaldo Poluzzi and Gianguido Rizzotto  
  699.      SGS-Thomson Microelectronics (Italy)  
  700.  
  701. 4.   Architectures for Rule-Chips Number Minimizing in Fuzzy Inference     
  702.      Systems 
  703.      H.N. Teodorescu* and T. Yamakawa**  
  704.      * Polytechnic Institutte of Iasi (Romania)  **Kyushu Institute of
  705.      Technology (Japan)  
  706.  
  707. C-9 NOVEL DEVICES FOR NEURAL & CHAOTIC SYSTEMS
  708.  
  709. 1.   Implementation of Neural Network Adder (Invited)  
  710.      Mititada Morisue, Kenichiro Sakai and Hideki Fujinaga  
  711.      Saitama University (Japan)  
  712.  
  713. 2.   Generation of Chaotic Signals using Current Mode Techniques  
  714.      A. Rodriguez-Vazquez, M. Delgado-Restituto, S. Espejo and J. L. Huertas 
  715.      Centro Nacional de Microelectronica (Spain)  
  716.  
  717. 3.   Boltzmann Machine Scheme Learning in an Analog Chaos Neuro-Computer   
  718.      Masayoshi Inoue and Akihiro Nagayoshi  
  719.      Kagoshima Univversity (Japan)  
  720.  
  721. 4.   A Chaotic Chip for Analyzing Nonlinear Discrete Dynamical Network     
  722.      Systems (Invited)  
  723.      Takeshi Yamakawa, Tsutomu Miki and Eiji Uchino  
  724.      Kyushu Institute of Technology (Japan)  
  725.  
  726. D-1 FUZZY LOGIC 
  727.  
  728. 1.   Basic Tools for Fuzzy Control: Triangular Norms and Conorms (Invited) 
  729.      Erich Peter Klement and Peter Bauer  
  730.      Johannes Kepler Universitat (Austria)  
  731.  
  732. 2.   Mathematical Foundations of Fuzzy Logic (Invited)  
  733.      Esko Turunen  
  734.      Lappeenranta University of Technology (Finland)  
  735.  
  736. 3.   Linguistically Oriented Fuzzy Logic Controller (Invited)  
  737.      Vilem Novak, Czechoslovak Academy of Sciences (Czechoslovakia)  
  738.  
  739. 4.   Complements, t-norms, and s-norms in Toll Sets  
  740.      Sadaaki Miyamoto, University of Tokushima (Japan)  
  741.  
  742. D-2 FUZZIFICATION AND UNCERTAINRY MEASURE  
  743.  
  744. 1.   Average Total Uncertainty : A New Measure and its Properties (Invited) 
  745.      Nikhil R. Pal, James C. Bezdek and Rohan Hemasinha  
  746.      University of West Florida (U.S.A.)  
  747.  
  748. 2.   Information Based Reasoning in Fuzzy and Dempster-Shafer Theories     
  749.      (Invited)      
  750.      Arthur Ramer, University of New South Wales (Australia)  
  751.  
  752. 3.   Multi-Valued Logic of Uncertainty Derived from Epistemic Modality 
  753.      Tetsuya Murai*, Masaki Miyakoshi** and Masaru Shimbo**  
  754.      * Sapporo Medical College (Japan)  **Hokkaido University (Japan)  
  755.  
  756. 4.   Fuzzifications of Complete Lattices and Applications  
  757.      Arturo A. L. Sangalli, Champlain Regional College (Canada)  
  758.  
  759. D-3 FUZZY MEASURES AND APPLICATIONS (INVITED)
  760.      Organizer : Michel Grabisch, Thomson-Sintra ASM (France)  
  761.  
  762. 1.   Application of Fuzzy Measure, Fuzzy Integral and Neural Network to the 
  763.      System Which Estimate Taste by Using Industrial Analysis
  764.      Masanori Matsuda* and Takaharu Kameoka**  
  765.      * Satake Corporation (Japan)       **Mie University (Japan)   
  766.  
  767. 2.   Tensor Representation of Utility Functions with Mutual Utility 
  768.      Independence 
  769.      Yutaka Matsushita and Hiroshi Katukura, Shimizu Corporation (Japan)    
  770.  
  771. 3.   Modeling of Indexing in Document Retrieval Based on Doxastic Modal 
  772.      Operators Defined by Fuzzy Measures     
  773.      Tetsuya Murai*, Masaaki Miyakoshi** and Masaru Shimbo**  
  774.      * Sapporo Medical College (Japan)  **Hokkaido University (Japan)   
  775.  
  776. 4.   Non-additivity of Fuzzy Measures Representing Preferential Dependence  
  777.      Yoshiaki Murofushi* and Michio Sugeno**  
  778.      * University of Electro-Communications (Japan)  **Tokyo Institute of
  779.      Technology (Japan)   
  780.  
  781. D-4 GRADUAL RULES AS A TOOL FOR QUALITATIVE MODELING (INVITED)  
  782.      Organizers : Henri Prade* and Michel Grabisch** 
  783.      * Universite Paul Sabatier (France) **Thomson-Sintra ASM (France)   
  784.  
  785. 1.   A Method of Gradual Shifts in Interval-Valued Reasoning  
  786.      I. B. Turksen* and Y. Tian**  
  787.      * Tokyo Institute of Technology (Japan) and University of Toronto
  788.      (Canada)  **University of Toronto (Canada)   
  789.  
  790. 2.   Gradual Rules in a Decision Support System for Foreign Exchange Trading 
  791.      Yasunori Katoh, Hideo Yuize, Minoru Yoneda, Kazuyoshi Takahashi,      
  792.      Shun'ichi Tano,Tatsuo Yagyu, Michel Grabisch and Satoru Fukami   
  793.      Laboratory for International Fuzzy Engineering Research (Japan)   
  794.  
  795. 3.   Gradual Rules and the Approximation of Functions  
  796.      Didier Dubois*, Michel Grabisch** and Henri Prade*  
  797.      * Universite Paul Sabatier (France)  **Thomson-Sintra ASM (France)   
  798.  
  799. D-5 DIFFERENCE ASPECTS OF APPROXIMATE REASONING (INVITED)
  800.      Organizer : D. Dutta Majumder   Indian Statistical Institute (India)   
  801. 1.   An Alternative Approach to Approximate Reasoning  
  802.      Kumar S. Ray and D. Dutta Majumder  
  803.      Indian Statistical Institute (India)   
  804.  
  805. 2.   Approximate Reasoning using the Technique of Generalised Disjunctive 
  806.      Syllogism 
  807.      Swapan Raha* and Kumar S. Ray**  
  808.      * Visva Bharati University (India)  **Indian Statistical Institute
  809.      (India)   
  810.  
  811. 3.   Rule Generation and Inferencing with a Layered Fuzzy Neural Network   
  812.      Sushmita Mitra and Sankar K. Pal, Indian Statistical Institute (India)   
  813.      
  814. 4.   Fuzzy Divergence - a New Measure for Image Segmentation 
  815.      Dinabandhu Bhandari, Nikhil R. Pal and D. Dutta Majumder  
  816.      Indian Statistical Institute (India)    
  817.  
  818. D-6 COGNITION    
  819.  
  820. 1.   Cognitive Information and Neural Computing Systems  
  821.      Madan M. Gtipta, University of Saskatchewan (Canada)    
  822.  
  823. 2.   A Neural Network Model Explaining Subjective Contour  
  824.      Koichi Ikuta and Kunihiko Fukushima, Osaka University (Japan)    
  825.  
  826. 3.   A Computer Model of Walking Cognition on the Cerebral Cortex  
  827.      Yoshikazu Imai, Kumamoto Junior College (Japan)    
  828.  
  829. D-7 FUZZY CLUSTERING PART I
  830.  
  831. 1.   A Comparison of some Methods of Fuzzy Classification on Real Data 
  832.      Michael Grabisch and Francois Dispot  
  833.      Thomson-Sintra ASM (France)    
  834.  
  835. 2.   A Clustering Method for the Fuzzy Observations  
  836.      Mika Sato and Yoshiharu Sato, Hokkaido University (Japan)    
  837.  
  838. 3.   Experimental Study on Optimal Fuzzifying Mesh Feature of Character  
  839.      Wang Xiaowen and Reiji Hashimoto, Okayama University of Science (Japan)  
  840.  
  841. D-8 FUZZY CLUSTERING PART II
  842.  
  843. 1.   Efficient Fuzzy Partition of Pattern Space for Classification Problems 
  844.      Hisao Ishibuchi, Ken Nozaki and Hideo Tanaka, University of Osaka
  845.      Prefecture (Japan)    
  846.  
  847. 2.   Geometric-logical Pattern Classification  
  848.      K. Hirota* and W. Pedrycz**  
  849.      * Hosei University (Japan)  **University of Manitoba (Canada)    
  850.  
  851. 3.   Concept Structure Analysis Applying Fuzzy Graph (Invited)  
  852.      Hajime Yamashita*, Kazuo Nishimura**, Yoshihiko Itoh***, Yasuo 
  853.      Katsumata**** and Ei Tsuda***** 
  854.      *Waseda University (Japan)   
  855.      **Kawamura University (Japan) 
  856.      ***Johsai University (Japan) 
  857.      ****Meguro SR.High School (Japan)  
  858.      *****Kokugakuin SR.High School (Japan)   
  859.  
  860. D-9 NATURAL LANGUAGE
  861.  
  862. 1.   Interactive Human Face Retrieval System Based on Linguistic
  863.      Expression    
  864.      Makishi Nakayama, Koji Miyajima, Hiroshi Iwamoto and Toshio Norita    
  865.      Laboratory for International Fuzzy Engineering Research (Japan)   
  866.  
  867. 2.   Parsing Fuzzy Queries  
  868.      Dan Cristea* and Hoira-Nicolai Teodorescu**   
  869.      * University of Iasi (Rumania)   ** Polytechnic Institute of Iasi
  870.      (Rumania)   
  871.  
  872. 3.   Spreading Activation Networks for Natural Language Processing   
  873.      Todd Law and Hidenori Itoh, Nagoya Institute of Technology (Japan)   
  874.  
  875. 4.   A Fuzzy Semantic Network and its Use for Dealing with Incomplete 
  876.      Semantic Description   
  877.      Shin Ishii, Ricoh Co.Ltd (Japan)   
  878.  
  879. D-10 MAN-MACHINE COMMUNICATION
  880.  
  881. 1.   Error Correction of Key-Inputted Instructions Using Fuzzy Hamming     
  882.      Distance  
  883.      Hiroyuki Araki and Seiichirou Kaguei   
  884.      Yokohama National University (Japan)   
  885.  
  886. 2.   Using Fuzzy Production System in the Simulation and Gaming for an
  887.      Intelligent Tutoring System 
  888.      Chea Bun Song, Nagoya University (Japan)   
  889.  
  890. 3.   Fuzzy Rules as a Programming Medium for Children   
  891.      John Maeda, Yoshihiko Sakai, Yoshihiko Sawada and Rie Komuro     
  892.      International Media Research Foundation (Japan)   
  893.  
  894. 4.   An Optical Fuzzy Classifying System for Facial Expressions   
  895.      Kazuho Tamano, Hiroshima Institute of Technology (Japan)   
  896.  
  897. E-I LEARNING ALGORITHM PART I
  898.  
  899. 1.   Supervised Learning Using Cauchy Energy Function   
  900.      Maqbool Ahmad and Fathi M. A. Salam, Michigan State University (U.S.A.)  
  901.  
  902. 2.   The Unified Neural Network Theory and Proposal of New Models   
  903.      Sumio Watanabe and Kenji Fukumizu, RICOH Co., Ltd. (Japan)   
  904.  
  905. 3.   Novel Fast Training Algorithm for Multi-layer Feedforward Neural
  906.      Network   
  907.      Dong-Jo Park, Byung-Eul Jun and Jung-Hoon Kim, Korea Advanced Institute 
  908.      of Science and Technology (Korea)   
  909.  
  910. 4.   Complexity Term to Accelerate the Learning in Recurrent Neural
  911.      Networks       
  912.      Ryotaro Kamimura, Tokai University (Japan)  
  913.  
  914. B-2  LEAERNING ALGORITHM PART II
  915.  
  916. 1.   An Iterative Learning Control Method using Neural Networks for Robot
  917.      Manipulator
  918.      Zeungnam Bien, Hak-Sung Lee, Dong-Hwan Hwang and Jong-Woon Lee 
  919.      Korea Advanced Institute of Science and Technology (Korea)  
  920.  
  921. 2.   Binarization for Multi-layer Bidirectional Associative Memory 
  922.      Dong-Gyu Jeong, Ho-Hyun Chun and Soo-Young Lee, Korea Advanced Institute
  923.      of Science and Technology (Korea)  
  924.  
  925. 3.   Path-Planning for Multiple Mobile Robots by Genetic Algorithms   
  926.      Selfish-Planning and Coordinative-Planning (Invited) 
  927.      Takanori Shibata, Toshio Fukuda, Kazuhiro Kosuge and Fumihito Arai    
  928.      Nagoya University (Japan)  
  929.  
  930. 4.   Extracting Fuzzy Knowledge from Rank Ordered Sample Data via Instance 
  931.      Generalization and Connectionistic Computation (Invited) 
  932.      Osamu Katai, Masaaki Ida, Tetsuo Sawaragi and Sosuke Iwai 
  933.      Kyoto University (Japan)      
  934.  
  935. B-3  NEURAL HETWORK DESIGN AND EVALUATION PART I
  936.  
  937. 1.   A Product-of-norms Neural Network Model with Applications to Image
  938.      Association 
  939.      Jiansheng Hou and Fathi M. A. Salam, Michigan State University (U.S.A)  
  940.  
  941. 2.   Two Design Strategies of Neural Network for Complex Classification
  942.      Problems 
  943.      Sung-Bae Cho and Jin H. Kim Korea Advanced Institute of Science and
  944.      Technology (Korea)  
  945.  
  946. 3.   Artificial Neural Networks : A Tool for Extrapolative Forecasting 
  947.      Anupam das Purkayastha, S. M. George and P. Ram Babu, Devi Ahilya
  948.      University (India)  
  949.  
  950. 4.   Design and Analysis of PCM Encoder Using T-Model Neural Network 
  951.      Okihiko Ishizuka, Zheng Tang, Masakazu Sakai and Hiroki Matsumoto
  952.      Miyazaki University (Japan)  
  953.  
  954. E-4  NEURAL NETWORK DESIGN AND EVALUATION PART II
  955.      
  956. 1.   Temporal Pattern Recognition Model Using Velocity-Controlled Delay-Lines
  957.      Kouichirou Yamauchi and Kunihiko Fukushima, Osaka University (Japan)  
  958.  
  959. 2.   Elimination of Redundant Connections by Parametric Lateral Inhibition in
  960.      Trainable Neural Networks (Invited) 
  961.      Syozo Yasui, Kyushu Institute of Technology (Japan)  
  962.  
  963. 3.   Activation of Connections to Organize Internal Representation in
  964.      Recurrent Neural Networks  
  965.      Ryotaro Kamimura, Tokai University (Japan)  
  966.  
  967. 4.   Ensemble Organization as a Basis of Reliable Functioning of Neural
  968.      Networks
  969.      G. Chorayan, The Rostov State University (Russia)  
  970.  
  971. E-5  NEURAL NETS AND DECISION AND OPTIMIZATION PROBLEMS (INVITED)  
  972.      Organizers : A. Gonzalez and J. L. Verdegay   Universidad de Granada
  973.      (Spain)  
  974.  
  975. 1.   R-FN : A Model of Fuzzy Neuron 
  976.      Ignacio Requena and Miguel Delgado, Universidad de Granada (Spain)  
  977.  
  978. 2.   Neural Networks to Solve Combinatorial Optimization Problems in Digital 
  979.      Circuit Testing  
  980.      Julio Ortega, Alberto Prieto, Antonio Lloris and Francisco J.Pelayo 
  981.      Universidad de Granada (Spain)  
  982.  
  983. 3.   A Neural Net to Construct Data Base Indices  
  984.      M. Theoto* and A. F. Rocha**  
  985.      * University of Sao Paulo (Brazil)  **Research on Natural and Artificial
  986.      Intelligence (Brazil)  
  987.  
  988. 4.   Multiple Attribute Decision Making based on Fuzzy Relationships between 
  989.      Objectives  
  990.      Rudolf Felix, Fuzzy Demonstration Centre Dortmund (Germany)  
  991.  
  992. E-6  NEURAL NETWORK APPLICATIONS PART I (INVITED)       
  993.      Organizer : Norio Baba, Osaka Kyoiku University (Japan)  
  994.  
  995. 1.   A Structure Reduction of Neural Network with Random Masks and Bill Money 
  996.      Recognition 
  997.      Fumiaki Takeda*, Sigeru Omatu*, Takeshi Inoue**, Saizo Onami** and 
  998.      Kenichi Konishi**  
  999.      * University of Tokushima (Japan)  **Glory Ltd. (Japan)  
  1000.  
  1001. 2.   Applications of Neural Network Models to Iron and Steel Making Processes 
  1002.      Yoshihisa Otsuka, Kunihiro Hanaoka and Masami Konishi, Kobe Steel, Ltd.
  1003.      (Japan)  
  1004.  
  1005. 3.   A New Algorithm for Training Neural Networks and Its Applications
  1006.      Norio Baba, Osaka Kyoiku Unversity (Japan)  
  1007.  
  1008. 4.   Elastic Fuzzy Logic : A Better Fit with Neurocontrol  
  1009.      Paul J. Werbos, National Science Foundation (U.S.A)  
  1010.  
  1011. E-7  NEURAL METWORK APPLICATIONS  PART II (INVITED)   
  1012.      Organizer  Norio Baba, Osaka Kyoiku University (Japan)  
  1013.  
  1014. 1.   Elicitation of Expert Knowladge by Structural Learning of Neural Network 
  1015.      with Application to Accelerator Diagnosis  
  1016.      M. Kitamura*, H. Furukawa* and I. Abe**   
  1017.      *Tohoku University (Japan)  **National Laboratory for High Energy Physics
  1018.      (Japan)  
  1019.  
  1020. 2.   Nonlinear Control Using Neural Networks with Mixed Structure  
  1021.      Hiroshi Kinjo*, Sigeru Omatu** and Tetsuhiko Yamamoto*  
  1022.      * University of the Ryukyus (Japan)  **University of Tokushima (Japan)   
  1023.  
  1024. 3.   Utilization of Stochastic Automation and Genetic Algorithm for Neural 
  1025.      Network Design
  1026.      Norio Baba, Masayuki Marume and Ken Itoh, Osaka Kyoiku University (Japan) 
  1027.       
  1028.  
  1029. 4.   A Method for Supporting Decision-Making on Plant Operation based on 
  1030.      Human Reliability Analysis with Fuzzy Integral  
  1031.      Takeshi Washio*, Hideaki Takahashi* and Masaharu Kitamura**  
  1032.      * Mitsubishi Research Institute, Inc. (Japan)  **Tohoku University
  1033.      (Japan)    
  1034.  
  1035. E-8 NEURAL NETWORK APPLICATIONS PART III
  1036.  
  1037. 1.   Invariant Visual Information Processing Using Higher Order Neural 
  1038.      Networks  
  1039.      Chelol Hoon Park and Lae Jeong Park, Korea Advanced Institute of Science
  1040.      and Technology (Korea)   
  1041.  
  1042. 2.   Application of Neural Computing to Aesthetic Design of Dam Structures 
  1043.      Hitoshi Furuta*, Taro Tonegawa*, Hiroyuki Morimoto** and Eiichi Watanabe* 
  1044.      *Kyoto Unversity (Japan)  **Construction Technology Institute (Japan)  
  1045.  
  1046. 3.   A New Approach to Problem Solving by Modular Structured Networks  
  1047.      Masumi Ishikawa, Kyushu Institute of Technology (Japan)   
  1048.  
  1049. 4.   A Neural Network Approach to Manufacturing Cell Formation  
  1050.      Chao-Hsien Chu and Ling-Feng Li, Iowa State University (U.S.A.)   
  1051.  
  1052. E-9 NEURAL NETWORK APPLICATIONS PART IV
  1053.  
  1054. 1.   Isolated Korean Words Recognition Using Partially Connected Neural 
  1055.      Network and Contextual Net
  1056.      Hwan Jin Choi and Yang Huan Oh, Korea Advanced Institute of Science and
  1057.      Technology (Korea)   
  1058.  
  1059. 2.   Modified Differentiation and Nonlinear Function in Motion Detection of 
  1060.      Neural Network
  1061.      Naohiro Ishii, Nagoya Institute of Technology (Japan)   
  1062.  
  1063. 3.   A Case Study on a Neural Network for Handwritten Character  
  1064.      Recognition
  1065.      Kenji Togashi and Takao Ichiko  
  1066.      Yamagata University (Japan)  
  1067.  
  1068. 4.   An Artificial Neural-Net Based Approach to Quadratic Power Load Flow
  1069.      Calculation in Electric Power Systems
  1070.      Hiroyuki Mori, Meiji University (Japan)   
  1071.  
  1072. E-10 NEURAL NETWORK APPLICATIONS PART V
  1073.  
  1074. 1.   Neural Networks for Direction-of-Arrival Estimation   
  1075.      Zong-Kai Yang and Wen-Qing Cheng   
  1076.      Huazhong University of Science and Technology (China)  
  1077.  
  1078. 2.   Electrophotography Process Control Method based on Neural Network and 
  1079.      Fuzzy Theory
  1080.      Tetsuya Morita*, Mitsuhisa Kanaya*, Tatsuya Inagaki*, Hisao Maruyama**
  1081.      and Shinji Kato**  
  1082.      *Ricoh Co., Ltd. R&D Center (Japan)  
  1083.      **Ricoh Co., Ltd. RP Development Center (Japan)  
  1084.  
  1085. 3.   An Application to Photometric Stereo by Neural Networks   
  1086.      Yuji Iwahori*, Naohiro Ishii*, Robert J. Woodham**, Masahiro Ozaki*** and
  1087.      Yoshinori Adachi****  
  1088.      *Nagoya Institute of Technology (Japan)   **University of British
  1089.      Columbia (Canada)   ***Okazaki Women's Jr. College (Japan)   ****Chubu
  1090.      University (Japan) 
  1091.  
  1092. 4.   Pattern Segmentation Using the TIM Neural Network Architecture   
  1093.      W. Banzhaf and K. Kyuma, Mitsubishi Electric Corp., Japan   
  1094.  
  1095. F-l CHAOTIC COMPLEXITY PART I, II (INVITED)  
  1096.      Organizer Ichiro Tsuda and Hatsuo Hayashi, Kyushu Institute of Technology
  1097.      (Japan)   
  1098.  
  1099. 1.   Complex Dynamics in a Realistic Neural Network Model  
  1100.      Hans Liljenstrom, Royal Institute of Technology (Sweden)   
  1101.  
  1102. 2.   Self-Organization and Information Processing in Photorefractive Systems:
  1103.      Optical Machines that Learn on Their Own  
  1104.      Dana Z. Anderson, University of Colorado (USA)   
  1105.  
  1106. 3.   Constraining Chaos in an Optical Ring Memory Device  
  1107.      Peter Davis and Tahito Aida, ATR Optical and Radio Communications
  1108.      Research Laboratories (Japan)  
  1109.  
  1110. 4.   Singular-Continuous Weierstrass-Function Attractors  
  1111.      Otto E. Rossler*, Roland Wais** and Reimara Rossler*  
  1112.      * University of Tubingen(Germany)  ** University of Hamburg(Germany)  
  1113.  
  1114. 5.   Complexity and Chance in Non-Stationary Chaos - Law of Large Number and 
  1115.      Law of Small Number
  1116.      Yoji Aizawa, Waseda University (Japan)  
  1117.  
  1118. 6.   Oscillation and Chaos in a Model of the Olfactory Bulb   
  1119.      P. Erdi, T. Grobler and G. Barna,  The Hungarian Academy of Sciences
  1120.      (Hungary)  
  1121.  
  1122. 7.   Statistical Approach for Computing the Largest Lyapunov Exponent  
  1123.      Gybrgy Bama, Kyushu Institute of Technology (Japan) and The Hungarian
  1124.      Academy of Sciences (Hungary)  
  1125.  
  1126. 8.   Chaotic Neural Nets, Computability, Undecidability and Fuzzy Sets  
  1127.      Gianfranco Basti*, Antonio Perrone** and Eros Pasero***   
  1128.      * Pontifical Gregorian University (Italy)   ** University of Rome "Tor
  1129.      Vergata" (Italy)   ***Politecnico di Torino (Italy)  
  1130.  
  1131. 9.   Controlled Chaos in the Basal Forebrain 
  1132.      Walter J. Freeman.  University of California, Berkeley (U.S.A.)  
  1133.  
  1134. F-2  Chaos Engineering PART I (INVITED)   
  1135.      Organizer : Kazuyuki Aihara   Tokyo Denki University (Japan)  
  1136.  
  1137. 1.   Toward "Chaos Engineering"
  1138.      Kazuyuki Aihara, Tokyo Denki University (Japan)  
  1139.  
  1140. 2.   "Generalized" Ulam-Li's Approximation to Invariant Density of One-
  1141.      Dimensional Chaos and Its Extension to Approximation to Asymptotic
  1142.      Measure on Henon's Chaotic Attractor   
  1143.      Tohru Kohda*, Kenji Murao**, Ryuji Shinji*   
  1144.      * Kyushu University (Japan)   **Miyazaki University (Japan)   
  1145.  
  1146. 3.   Taste Sensing System and Chaos   
  1147.      Kiyoshi Toko, Yoshinori Saida, Tetsuya Matsuno, Kenshi Hayashi, Kaoru
  1148.      Yamafuji   
  1149.      Kyushu University (Japan)  
  1150.  
  1151. 4.   Nonlinear Associative Dynamics in A Chaotic Neural Networks   
  1152.      Masaharu Adachi, Kazuyuld Aihara, Makoto Kotani   
  1153.      Tokyo Denki University (Japan)   
  1154.  
  1155. F-3 CHAOS ENGINEERING PART II (INVITED)
  1156.      Organizer : Kazuyuki Aihara   Tokyo Denki University (Japan)  
  1157.  
  1158. 1.   Fractal Image Coding Techniques based on IFS   
  1159.      Ryuji Tokunaga, Tsukuba University (Japan)   
  1160.  
  1161. 2.   Diversity and Regularity in Chaotic Wandering of Robot   
  1162.      Jun Tani, Sony Corp. (Japan)   
  1163.  
  1164. 3.   Autonomous Chaotic Oscillations of a Model of Chemically Excitable 
  1165.      Membranes 
  1166.      Nobuko Fuchikami*, Masayoshi Naito**   
  1167.      * Tokyo Metropolitan University (Japan)   **Hitachi, Ltd. (Japan)  
  1168.  
  1169. 4.   An Analysis of Electroencephalographic Potentials by Deterministic
  1170.      Nonlinear Prediction  
  1171.      Tohru Ikeguchi*, Kazuyuki Aihara**   
  1172.      * Science University of Tokyo (Japan)   **Tokyo Denki University (Japan)  
  1173.      
  1174.  
  1175. F-4 CHAOS AND COMPUTING (INVITED)
  1176.      Organizer : Paul J. Werbos,  National Science Foundation (U.S.A) 
  1177.  
  1178. 1.   Quantum Theory, Computing and Chaotic Solitons   
  1179.      Paul J. Werbos, National Science Foundation (U.S.A)   
  1180.  
  1181. 2.   Theoretical and Practical Challenges in Chaos Computing   
  1182.      Steven C. Suddarth, Air Force Office of Scientific Research (U.S.A)  
  1183.  
  1184. 3.   A Neural Network Computer Architecture for Computation with Oscillatory 
  1185.      and Chaotic Attractors   
  1186.      Bill Baird* and Frank Eeckman**   
  1187.      * University of California, Berkeley (U.S.A)   **O Division, LLNL
  1188.      (U.S.A.)   
  1189.  
  1190. 4.   A Modular Hierarchical Approach to Learning   
  1191.      Pierre Baldi, California Institute of Techinology (U.S.A)   
  1192.  
  1193. F-5  BIOMEDICAL APPLICATIONS OF FUZZY LOGICAL NEURAL NETS PART I
  1194.  
  1195. 1.   Neural Expert System Using Fuzzy Teaching Input and Its Application to 
  1196.      Medical Diagnosis (Invited)   
  1197.      Yoichi Hayashi, Ibaraki University (Japan)   
  1198.  
  1199. 2.   A Practical Application of Fuzzy Theory to an Auto-Regulation System for
  1200.      Extra-Corporeal Circulation   
  1201.      Toshikazu Tobi* and Jiro Anbe**   
  1202.      * Dai-dan Co., Ltd. (Japan)   **Teikyo University (Japan)   
  1203.  
  1204. 3.   Medical Diagnosis Using a Parallel Fuzzy Inference Performed by Neural 
  1205.      Networks   
  1206.      Takumi Ichimura*, Eiichiro Tazaki* and Katsumi Yoshida**  
  1207.      *Toin University of Yokohama (Japan)   **Keio University (Japan)  
  1208.  
  1209. 4.   A New Rate Regulation Algorithm for Activity Sensing Pacer Using a Neural
  1210.      Network System 
  1211.      Norihito Kashiwagi*, Toshikazu Tobi*, Hiroshi Nakajima**, Jiro Anbe** and
  1212.      Tadayoshi Akasaka**   
  1213.      * Dai-dan Co., Ltd. (Japan)   **Teikyo University (Japan)  
  1214.  
  1215. F-6 BIOMEDICAL APPLICATIONS OF FUZZY LOGICAL NEURAL NETS PART II
  1216.  
  1217. 1.   An Automatic Monitoring and Estimation Tool for the Cardiovascular  
  1218.      System under Ventricular Assistance Using Fuzzy Reasoning (Invited)  
  1219.      Makoto Yoshizawa*, Hiroshi Takeda**, Makoto Miura**, Tomoyuki Yambe** and
  1220.      Shin-ichi Nitta**
  1221.      *Toyohashi University of Technology (Japan)   **Tohoku University (Japan) 
  1222.      
  1223. 2.   Supporting System for Medical Diagnosis Using Natural Language by a Fuzzy
  1224.      Inference 
  1225.      Seizaburo Arita*, Masaya Yoneda*, Yuusuke Nakamura**, Rou Yamashita***,
  1226.      Tadashi Shibue**** and Yoshimi Hori*****  
  1227.      *Kawasaki Medical School (Japan)   **Kyushu University (Japan)  
  1228.      ***Kanazawa University (Japan)   ****Kagoshima University (Japan)  
  1229.      *****Kawasaki University of Medical Welfare (Japan)  
  1230.  
  1231. 3.   Application of Fuzzy Theory to Traditional Chinese Medicine by using the
  1232.      Pulse Phenomena 
  1233.      Lee Hsing-Lin*, Yoshinori Adachi**, Shoji Suzuki*** and Masayoshi
  1234.      Umeno***   
  1235.      * Kung Shan Institute of Technology (Taiwan)   ** Chubu University
  1236.      (Japan)   ***Nagoya Institute of Technology (Japan)  
  1237.  
  1238. 4.   Analogical Reasoning : A Connectionist Approach in the Cerebral Cortex  
  1239.      Mode
  1240.      Sandrine Allemand, Francois Blanc, Michel Dufosse and Elie Sanchez  
  1241.      Institut Mediterraneen de Technologie (France)    
  1242.  
  1243. POSTER SESSION
  1244.  
  1245. P-1. Stochastic Dynamic Properties of Generalized Layered Neural Networks 
  1246.      Yoshitake Yamazaki*, Yoshiko Takayama*, Moyuru Ochiai**, Heiner
  1247.      Muller-Krumbhaar*** and Charles P. Enz****  
  1248.      *Kyusyu Institute of Technology (Japan)  **Shohoku College (Japan) 
  1249.      ***Institut far Festkorper Forschung (Gennany)   ****Universite de Geneve
  1250.      (Switzerland)  
  1251.  
  1252. P-2. Application of Layered Neural Networks to CAD (Computer Aided Design) for
  1253.      Magnetic Devices
  1254.      Yoshitake Yamazaki*, Moyuru Ochiai**, Yoshiko Takayama*, Hisao Ueda* and
  1255.      Ryuichi Kanbe*  
  1256.      * Kyushu Institute of Technology (Japan)  **Shohoku College (Japan)  
  1257.  
  1258. P-3. Application of Layered Neural Networks to Phase Analyzer of Laser 
  1259.      Yoshitake Yarmazaki*, Akira Mikami**, Moyuru Ochiai***  and Yoshiko
  1260.      Takayama*,  
  1261.      * Kyushu Institute of Technology (Japan)  ** Advantest Corporation
  1262.      (Japan)  ***Shohoku College (Japan) 
  1263.  
  1264. P-4. Human Face Recognition by Means of Neural Network  
  1265.      Yoshinori Adachi*, Masahiro Ozaki**, Yuji Iwahori*** and Naohiro Ishii*** 
  1266.      * Chubu University (Japan)  ** Okazaki Women's Jr. College (Japan) 
  1267.      ***Nagoya Institute of Technology (Japan)  
  1268.  
  1269. P-5. Gas Discrimination Method by Neural Network  
  1270.      Ryosuke Konishi, Tohru Aoki and Hisanari Kimura, Tottori University
  1271.      (Japan)  
  1272.  
  1273. P-6. The Learning of the Neural Network using Hadamard Transform  
  1274.      Hiromu Katayama, Toshifumi Shimomura, Hisamochi Harada and Ryosuke
  1275.      Konishi, Tottori University (Japan) 
  1276.  
  1277. P-7. A New Type of Fuzzy Neural Network for Linguistic Fuzzy Modeling 
  1278.      Shin-ichi Horikawa, Takeshi Furuhashi and Yoshiki Uchikawa, Nagoya
  1279.      University (Japan)  
  1280.  
  1281. P-8. A Decision Making Model Using a Fuzzy Neural Network  
  1282.      Tomonori Hashiyama, Takeshi Furuhashi and Yoshiki Uchikawa, Nagoya
  1283.      University (Japan)  
  1284.  
  1285. P-9. A Study on Fuzzy Modeling of BOF Using a Fuzzy Neural Network  
  1286.      Takashi Hasegawa*, Shin-ichi Horikawa*, Takeshi Furuhashi*, Yoshiki
  1287.      Uchikawa*, Shigeru Shimamura**, Toshihisa Yamada**, Okamoto Kunitake**
  1288.      and Susumu Otsuka**  
  1289.      * Nagoya University(Japan)  **Nippon Steel Corporation (Japan)  
  1290.  
  1291. P-10 Recognition of P-wave, QRS-wave, and T-wave in Electrocardiogram with
  1292.      Neural Networks
  1293.      Nobuyuki Motoki and Yukinori Suzuki, Muroran Institute of Technology
  1294.      (Japan)  
  1295.  
  1296. P-11 Recognition of Hand-written Characters with Fuzzy Associative Memory
  1297.      Akira Nozaki, Norio Konno and Yukinori Suzuki, Muroran Institute of
  1298.      Technology (Japan)  
  1299.  
  1300. P-12 Fuzzy Theory in Character Learning CAI System 
  1301.      Masahiro Ozaki*, Yoshinori Adachi**, Yuji Iwahori*** and Naohiro Ishii***
  1302.      *Okazaki Women's Jr. College (Japan)   **Chubu Uriiversity (Japan)  
  1303.      ***Nagoya Institute of Technology (Japan)   
  1304.  
  1305. P-13 A Diagnostic Expert System for Ultrasonic Testing Using the Fuzzy  
  1306.      Reasoning
  1307.      Hiroshi Matsuura*, Toshio Yoshimura* and Akiyoshi Kawahito**  
  1308.      *University of Tokushima (Japan)   **Miura Institute of Research &
  1309.      Development (Japan)   
  1310.  
  1311. P-14 A New Force Control method Using Fuzzy Control for a Welding Robot
  1312.      Kazuo Yamaba*, Isao Ohtaka* and Takeshi Yamakawa**   
  1313.      *Mechanical Engineering Lab. AIST, MITI (Japan)   **Kyusyu Institute of
  1314.      Technology (Japan)   
  1315.  
  1316. P-15 Fuzzy Ising Spin Model
  1317.      Tsuyoshi Horiguchi, Tohoku University (Japan)   
  1318.  
  1319. P-16 Sample Valuation by Fuzzy Theory in Cell Analysis   
  1320.      Akemi Hayakawa*, Shoji Suzuki** and Yoshinori Adachi***  
  1321.      *Nagoya University (Japan)   **Nagoya Institute of Technology (Japan)  
  1322.      ***Chubu University (Japan)   
  1323.  
  1324. P-17 Analysis of Language Influence by Network and Fuzzy Theory   
  1325.      Shoji Suzuki*, Akemi Hayakawa**, Yoshinori Adachi*** and Hiroshi
  1326.      Tsunekawa****  
  1327.      *Nagoya Institute of Technology (Japan)   **Nagoya University (Japan) 
  1328.      ***Chubu University (Japan)   ****Medical Laser Laboratory (Japan)   
  1329.  
  1330. DEMONSTRATION SESSION   
  1331.  
  1332. Demo-1.   Development of the Operator Support System Applying Fuzzy Algorithms
  1333.           for Glass Tube Molding Equipment  
  1334.           Masahiko Hishida*, Terukuni Yokoyama*, Yoshihiro Atsumi*, Motonobu
  1335.           Masui** and Yasuo Ban**  
  1336.           * Mitsubishi Atomic Power Industries, Inc. (Japan)  **Iwasaki
  1337.           Electric Co., Ltd. (Japan)   
  1338.  
  1339. Demo-2.   Application of Fuzzy Control to a Localized Cleanroom  
  1340.           Reiji Yamashita*, Shuichi Itoh* and Takeshi Yamakawa**  
  1341.           * DAI-DAN Co., Ltd. (Japan)  **Kyushu Institue of Technology (Japan) 
  1342.           
  1343. Demo-3.   Fuzzy Discrete IC Family (ZDIS) for Basic Experiment or Learning of
  1344.           Fuzzy Control  
  1345.           K. Iwashita and Masanari Oh, Apollo Electronics Co., Ltd. (Japan)   
  1346.  
  1347. Demo-4.   Evaluation System of Fuzzy Neuron Chip   
  1348.           M. Oh, M. Itoh and H. Shiramizu, Apollo Electronics Co., Ltd.
  1349.           (Japan)   
  1350.  
  1351. Demo-5.   A Fuzzy Logic Expert System Shell in Windows Environment   
  1352.           K.S. Leung*, Y.Leung*, Danny Cheung** and H.W. Lee**   
  1353.           * The Chinese University of Hong Kong (Hong Kong)   **The GMR High
  1354.           Technology Company Limited (Hong Kong)    
  1355.  
  1356. ANNEX SESSION
  1357.  
  1358. 1.   A Simple Fuzzy Evaluating System for Knowledge Tests Results   
  1359.      Dorin Isoc, Institutul Politehnic Cluj Napoca (Romania)   
  1360.  
  1361. 2.   Learning Technologines in Expert Assistant Ficckas -Fuzzy Information
  1362.      Cluster, Choice and Knowledge Acquisition System  (Invited)  
  1363.      Lepmod Kitainik and Sergei Orlovski, Computing Center of the Russian
  1364.      Academy of Sciences (C.I.S.)  
  1365.  
  1366. 3.   Mainsprings of Cut Technique in Fuzzy Relational Systems   
  1367.      Leonid Kitainik, Computing Center of the Russian Academy of Sciences
  1368.      (C.I.S.)   
  1369.  
  1370. 4.   A DSP based Fuzzy Logic Controller 
  1371.      I. del Campo, J. R. Gonzalez de Mendivil, J. R. Garitagoitia and J. M.
  1372.      Tarela   
  1373.      **University of the Basque Country (Spain)   
  1374.  
  1375. 5.   The Representation of Fuzzy Knowledge in the Diagnostic Expert System 
  1376.      Shell EDIP  
  1377.      Vladimir Levchenko and Alexander Savinov, Moldavian Academy of Sciences
  1378.      (C.I.S.)   
  1379.  
  1380. 6.   Self-Organizing Fuzzy System Application to Adaptive Control  
  1381.      Lacramioara Pavel and Mircea Chelaru, Institute for Information Science
  1382.      (Romania)   
  1383.  
  1384. 7.   A Fuzzy Connectionist Approach for a Knowledge Based Image 
  1385.      Interpretation System 
  1386.      El-hadi Zahzah, Jacky Desachy and Mustapha Zehana, Universite Paul
  1387.      SABATIER (France)   
  1388.  
  1389. 8.   Distributing Errors in Neural Fuzzy Control 
  1390.      Patrik Eklund*, Frank Klawonn** and Detlef Nauck**   
  1391.      * ~bo Akademi University (Finland)   **Technical University of
  1392.      Braunschweig (Germany)
  1393.  
  1394. 9.   Improved Character Recognition System based on a Neural Network 
  1395.      Incorporating the Context via Fuzzy Automata   
  1396.      Roberto Reina, Jose R. Gonzalez de Mendivil and Jose R. Garitagoitia  
  1397.      University of The Basque Country (Spain)   
  1398.  
  1399. 10.  A Neural Network Implementation for Fuzzy Systems - Direct Mapping of 
  1400.      Centered Representations for Fuzzy Quantities   
  1401.      Adrian Stoica* and Dan Prisacaru** 
  1402.      *Polytechnic Institute of Iasi (Romania)   **Sinta SA, Iasi (Romania)   
  1403.  
  1404. ll.  Development of Fuzzy Neural Tool for Medical Signal Processing and
  1405.      Imaging  (Invited)  
  1406.      W.S.Gan, Acoustical Services Pte Ltd (Singapore)   
  1407.  
  1408. 12.  DST: The Language for the Complex Behaviour of Neural Networks as 
  1409.      Adapting and Evolving Systems 
  1410.      Shi-Ji Gao and Fred J. Charlwood, City University, Northampton Square
  1411.      (UK)   
  1412.  
  1413. 13.  Development of a Neural Network System for Chinese Character Recognition
  1414.      Daniel S. Yeung*, Fong Hak Shun* and Kwan Fai Cheung**  
  1415.      * Hong Kong Polytechnic (Hong Kong)  **Hong Kong University of Science &
  1416.      Technology (Hong Kong)   
  1417.  
  1418. 14.  Synthesizing a Neocognitron Network without Training  
  1419.      Daniel S. Yeung*, Hing Yip Chan* and Kwan Fai Cheung**  
  1420.      * Hong Kong Polytechnic (Hong Kong)  **Hong Kong University of Science &
  1421.      Technology (Hong Kong) 
  1422.  
  1423. ----------------------------END OF REPORT-----------------------------------
  1424.  
  1425.