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作者ID: celeux.gilles公司“Celeux,Gilles”最近发表的zbMATH文章
发布日期: 吉勒斯·塞勒克斯塞勒克斯,G。
主页: https://www.imo.universite-paris-saclay.fr/~塞勒/
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已编制索引的文档: 64出版物自1979年以来,包括2本书
5作为编辑的贡献
合著者: 63位合著者具有58联合出版物
919合著作者
全部的 前5名

合著者

10 单作者的
11 杰拉德·戈瓦特
10 克里斯蒂安·罗伯特。
9 让·迪博尔特
5 克里斯托夫·比尔纳基
5 Martin-Magniette、Marie-Laure
4 Jean-Michel马林
4 凯西·毛吉斯
让-帕特里克·鲍德里
阿娜·索萨·费雷拉
佛罗伦萨福布斯
阿德里安·E·拉夫特里。
2 尼古拉·博斯克
2 伊莎贝尔·索菲亚·布里托
2 艾蒂安·德·罗奎尼
2 西尔维娅·弗里瓦特·施纳特
2 阿格内斯·格里莫
2 扬尼克·列斐伏尔
2 凯西·毛吉斯·拉布绍
2 阿卜杜拉·姆哈德里
2 蒂特林顿,D.迈克尔
2 Jean-Christophe Turlot
1 玛丽亚·何塞·阿莫林
1 海伦娜·巴塞拉尔·尼古拉
1 皮埃尔·巴比隆
1 哈利马·本斯梅尔
1 亨利·贝托隆
1 查尔斯·布维伦
1 文森特·布拉特
1 克里斯蒂尔·布雷尔斯
1 米歇尔·布罗尼亚托夫斯基
1 伯纳德·伯奇
1 安德烈·卡利埃
1 查巴农(Christian Chabanon)
1 肖沃,迪迪埃
1 弗兰克·科塞特
1 马修夫妇
1 埃德温·迪迪
1 伯纳德·杜比森
1 Jean-Baptiste杜兰德
1 穆罕默德·安巴里
1 傅帅
1 梅利娜·加洛平
1 玛丽·阿格内斯·加内罗
1 爱丽丝·盖根
1 梅里利·休恩(Merrilee A.Hurn)。
1 佛罗伦萨贾夫雷齐克
1 克莉宾
1 安德烈·科比林斯基
1 佛罗伦萨,兰格罗涅特
1 克里斯蒂安·拉弗涅
1 Yl,Lechevallier。
1 伊夫·莱切瓦利埃
1 豪尔赫·马奎斯。
1 奥利维尔·C·马丁。
1 Jean-Pierre马森
1 托马斯·布伦丹·墨菲
1 Jean-Pierre Nakache
1 哈辛托·C·纳西门托。
1 阿卜杜拉齐兹·纳斯罗阿拉
1 尼维尔,F。
1 Jean-François佩蒂奥
1 纳塔利·佩拉德
1 亨利·拉兰邦德梅因
1 安德烈亚·劳
1 瓦莱丽·罗伯特
1 吉尔伯特·萨波尔塔
1 穆罕默德·塞基。
1 吉尔达·索罗梅尼奥
1 卡罗琳·索比兰
1 罗伯特·约翰
1 文森特·范德维尔
1 丹妮拉·维滕(Daniela M.Witten)。

按年份列出的出版物

zbMATH Open中包含的引文

53出版物有1398年被引用中的次1080文件 引用人 年份
缺失数据模型的偏差信息标准。 Zbl 1331.62329号
塞勒克斯,G。福布斯,F。罗伯特,C.P。蒂特林顿,D.M。
200
2006
为EM算法选择初始值,以获得多元高斯混合模型中的最大似然。 Zbl 1429.62235号
克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
150
2003
混合后验分布的计算和推断困难。 Zbl 0999.62020号
吉勒斯·塞勒克斯梅里利·休恩克里斯蒂安·罗伯特。
145
2000
一种用于聚类的分类EM算法和两种随机版本。 Zbl 0937.62605号
吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
120
1992
用于评估混合模型中簇数的熵准则。 Zbl 0861.62051号
吉勒斯·塞勒克斯吉尔达·索罗梅尼奥
60
1996
高斯混合模型聚类的变量选择。 兹比尔1172.62021
凯西·毛吉斯吉勒斯·塞勒克斯Martin-Magniette、Marie-Laure
54
2009
通过特征值分解进行正则化高斯判别分析。 Zbl 0885.62068号
哈利马·本斯梅尔吉勒斯·塞勒克斯
43
1996
数据科学中基于模型的聚类和分类。应用程序在R中。 Zbl 1436.62006年
查尔斯·布维伦吉勒斯·塞勒克斯墨菲,T.布伦丹阿德里安·E·拉夫特里。
41
2019
离散数据和潜在类模型的聚类标准。 Zbl 0775.62150号
吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
37
1991
分类数据上潜在块模型的估计和选择。 Zbl 1331.62149号
克莉宾文森特·布拉特吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
36
2015
使用MIXMOD软件进行基于模型的聚类和判别分析。 Zbl 1157.62431号
克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特佛罗伦萨,兰格罗涅特
34
2006
线性混合模型的混合,用于从重复的微阵列实验中聚类基因表达谱。 兹比尔1111.62103
吉勒斯·塞勒克斯奥利维尔·马丁克里斯蒂安·拉弗涅
33
2005
EM算法的随机版本:混合情况下的实验研究。 Zbl 0907.62024号
吉勒斯·塞勒克斯肖沃,迪迪埃让·迪博尔特
33
1996
估计混合比例的随机EM算法的渐近性质。 Zbl 0783.62021号
让·迪博尔特吉勒斯·塞勒克斯
31
1993
基于模型的聚类中的变量选择:通用变量角色建模。 Zbl 1453.62154号
毛吉斯,C。塞勒克斯,G。马丁·马涅特,M.-L。
31
2009
改进了NEC标准,用于评估混合模型中的簇数。 Zbl 0933.68117号
克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
30
1999
混合物分析手册。 Zbl 1419.62001号
29
2019
选择具有交叉验证似然的隐马尔可夫模型状态数。 Zbl 1224.62039号
吉勒斯·塞勒克斯Jean-Baptiste杜兰德
26
2008
混合问题的随机逼近型EM算法。 兹比尔0766.62050
吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
25
1992
使用平均场类近似的EM程序用于基于马尔可夫模型的图像分割。 Zbl 1010.68158号
吉勒斯·塞勒克斯佛罗伦萨福布斯纳塔利·佩拉德
23
2003
混合贝叶斯推理:标签切换问题。 Zbl 0951.62018号
吉勒斯·塞勒克斯
21
1998
隐马尔可夫链的贝叶斯估计:随机实现。 Zbl 0783.62062号
克里斯蒂安·罗伯特。吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
19
1993
缺失数据问题中的重复重要性抽样。 Zbl 1445.62004号
吉勒斯·塞勒克斯Jean-Michel马林克里斯蒂安·罗伯特。
18
2006
EM代表混合物。初始化需要特别小心。 Zbl 1331.62301号
让-帕特里克·鲍德里吉勒斯·塞勒克斯
17
2015
潜在类模型综合可能性的精确和蒙特卡罗计算。 Zbl 1203.62027
比尔纳基,C。塞勒克斯,G。戈瓦特,G。
16
2010
回归中的正则化:在信息不足的情况下比较贝叶斯方法和频率论方法。 Zbl 1330.62284号
吉勒斯·塞勒克斯穆罕默德·安巴里Jean-Michel马林克里斯蒂安·罗伯特。
14
2012
判别分析中的正则化:综述。 Zbl 0875.62266号
A.姆卡德里。塞勒克斯,G。A.纳斯罗亚拉。
11
1997
一种替代威布尔分布的竞争风险模型,用于建模寿命数据分析中的老化。 Zbl 1109.62008号
尼古拉·博斯克亨利·贝托隆吉勒斯·塞勒克斯
11
2006
比较基于模型聚类中的模型选择和正则化方法与变量选择。 Zbl 1316.62083号
吉勒斯·塞勒克斯Martin-Magniette、Marie-Laure凯西·毛吉斯·拉布绍阿德里安·E·拉夫特里。
9
2014
L'algorithme SEM:非算法d'applicantissage概率,用于密度语言侦察。(SEM算法:用于确定混合密度的概率学习算法)。 Zbl 0607.62037号
吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
9
1986
基于模型的聚类和正则化判别分析中的变量选择。 Zbl 1474.62216号
吉勒斯·塞勒克斯凯西·毛吉斯·拉布绍穆罕默德·塞德基
8
2019
使用外部类别变量加强基于模型的聚类的选择。 Zbl 1414.62226号
让-帕特里克·鲍德里马加里达·卡多佐吉勒斯·塞勒克斯玛丽亚·何塞·阿莫林阿娜·索萨·费雷拉
6
2015
混合模型的模型选择——观点和策略。 Zbl 1428.62269号
吉勒斯·塞勒克斯西尔维娅·弗里瓦特·施纳特克里斯蒂安·罗伯特。
6
2019
基于模型的判别分析中的变量选择。 Zbl 1219.62103号
毛吉斯,C。塞勒克斯,G。马丁·马涅特,M.-L。
6
2011
动态方法。(动态集群方法)。 兹比尔0729.62574
塞勒克斯,G。E·迪迪。戈瓦特,G。Yl,Lechevallier。罗兰邦德梅因,H。
6
1987
分类和模型。(分类和模型) Zbl 0972.62527号
塞勒克斯,G。
5
1988
选择关注建模者目的的模型。 Zbl 1147.62347号
让-帕特里克·鲍德里吉勒斯·塞勒克斯Jean-Michel马林
4
2008
评论“聚类中特征选择的框架”。 Zbl 1430.62126号
吉勒斯·塞勒克斯Martin-Magniette、Marie-Laure凯西·毛吉斯阿德里安·E·拉夫特里。
4
2011
非版本de type rechit simuléde l’algorithme EM(模拟退火型EM算法)。 Zbl 0693.62035号
吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
4
1990
逆统计问题的非线性方法。 Zbl 1247.62133号
皮埃尔·巴比隆吉勒斯·塞勒克斯阿格内斯·格里莫列斐伏尔,扬尼克埃蒂安·德·罗奎尼
2011
不确定性分析中反问题的贝叶斯推理。 Zbl 1498.62065号
傅帅吉勒斯·塞勒克斯尼古拉·博斯克马修夫妇
2015
定性变量的判别分析。Jean-Jacques Daudin的前言。(分析变量定性判别法。Préface de Jean-Jacques Daudin。) Zbl 0856.62054号
安德烈·卡利埃吉勒斯·塞勒克斯爱丽丝·盖根阿卜杜拉·姆哈德里Jean-Pierre NakacheJean-François佩蒂奥Jean-Christophe Turlot
2
1994
Rejoiner:“缺失数据模型的偏差信息标准”。 Zbl 1331.62330号
塞勒克斯,G。福布斯,F。罗伯特,C.P。蒂特林顿,D.M。
2
2006
使用概率教师算法进行聚类分析的有效性测试。 Zbl 0626.62061号
塞勒克斯,G。
2
1986
线性回归中的贝叶斯变量选择。(《林内尔回归变量选择》(Séelection bayésienne de variables en régression linéaire) 兹比尔1409.62134
吉勒斯·塞勒克斯Jean-Michel马林罗伯特,克里斯蒂安
2
2006
分类数据的潜在类模型。 Zbl 1396.62125号
塞勒克斯,G。杰拉德·戈瓦特
2
2016
有限混合的EM方法。 Zbl 1428.62268号
吉勒斯·塞勒克斯
1
2019
变量判别分析继续。(连续变量的判别分析)。 Zbl 0727.62064号
1
1990
通过线性化逆方法识别多元系统的内在可变性。 Zbl 1187.62205号
塞勒克斯,G。A.格里莫。Lefèbvre,Y。德罗奎尼,E。
1
2010
聚类的随机算法。 Zbl 0729.62577号
塞勒克斯,G。戈瓦特,G。
1
1990
非参数分割方法。 Zbl 0528.62057号
吉勒斯·塞勒克斯伊夫·莱切瓦利埃
1
1982
学习切换对象跟踪的动态模型。 Zbl 1070.68644号
吉勒斯·塞勒克斯纳西门托,哈辛托豪尔赫·马奎斯
1
2004
半监督分类中选择生成模型的预测偏差准则。 Zbl 1468.62202号
文森特·范德维尔克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
1
2013
数据科学中基于模型的聚类和分类。应用程序在R中。 Zbl 1436.62006年
查尔斯·布维伦吉勒斯·塞勒克斯墨菲,T.布伦丹阿德里安·E·拉夫特里。
41
2019
混合物分析手册。 Zbl 1419.62001号
29
2019
基于模型的聚类和正则化判别分析中的变量选择。 Zbl 1474.62216号
吉勒斯·塞勒克斯凯西·毛吉斯·拉布绍穆罕默德·塞德基
8
2019
混合模型的模型选择——观点和策略。 Zbl 1428.62269号
吉勒斯·塞勒克斯西尔维娅·弗里瓦特·施纳特克里斯蒂安·罗伯特。
6
2019
有限混合的EM方法。 Zbl 1428.62268号
吉勒斯·塞勒克斯
1
2019
分类数据的潜在类模型。 Zbl 1396.62125号
塞勒克斯,G。杰拉德·戈瓦特
2
2016
分类数据上潜在块模型的估计和选择。 Zbl 1331.62149号
克莉宾文森特·布拉特吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
36
2015
EM代表混合物。初始化需要特别小心。 Zbl 1331.62301号
让-帕特里克·鲍德里吉勒斯·塞勒克斯
17
2015
使用外部类别变量加强基于模型的聚类的选择。 Zbl 1414.62226号
让-帕特里克·鲍德里马加里达·卡多佐吉勒斯·塞勒克斯玛丽亚·何塞·阿莫林阿娜·索萨·费雷拉
6
2015
不确定性分析中反问题的贝叶斯推理。 兹比尔1498.62065
傅帅吉勒斯·塞勒克斯尼古拉·博斯克马修夫妇
2015
比较基于模型聚类中的模型选择和正则化方法与变量选择。 Zbl 1316.62083号
吉勒斯·塞勒克斯Martin-Magniette、Marie-Laure凯西·毛吉斯·拉布绍阿德里安·E·拉夫特里。
9
2014
半监督分类中选择生成模型的预测偏差准则。 Zbl 1468.62202号
文森特·范德维尔克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
1
2013
回归中的正则化:在信息不足的情况下比较贝叶斯方法和频率论方法。 Zbl 1330.62284号
吉勒斯·塞勒克斯穆罕默德·安巴里Jean-Michel马林克里斯蒂安·罗伯特。
14
2012
基于模型的判别分析中的变量选择。 Zbl 1219.62103号
毛吉斯,C。塞勒克斯,G。马丁·马涅特,M.-L。
6
2011
评论“聚类中特征选择的框架”。 Zbl 1430.62126号
吉勒斯·塞勒克斯Martin-Magniette、Marie-Laure凯西·毛吉斯阿德里安·E·拉夫特里。
4
2011
逆统计问题的非线性方法。 Zbl 1247.62133号
皮埃尔·巴比隆吉勒斯·塞勒克斯阿格内斯·格里莫扬尼克·列斐伏尔埃蒂安·德·罗奎尼
2011
潜在类模型综合可能性的精确和蒙特卡罗计算。 兹比尔1203.62027
比尔纳基,C。塞勒克斯,G。戈瓦特,G。
16
2010
通过线性化逆方法识别多元系统的内在可变性。 Zbl 1187.62205号
塞勒克斯,G。A.格里莫。Lefèbvre,Y。德罗奎尼,E。
1
2010
高斯混合模型聚类的变量选择。 Zbl 1172.62021号
凯西·毛吉斯吉勒斯·塞勒克斯Martin-Magniette、Marie-Laure
54
2009
基于模型的聚类中的变量选择:通用变量角色建模。 兹比尔1453.62154
毛吉斯,C。塞勒克斯,G。马丁·马涅特,M.-L。
31
2009
选择具有交叉验证似然的隐马尔可夫模型状态数。 Zbl 1224.62039号
吉勒斯·塞勒克斯Jean-Baptiste杜兰德
26
2008
选择关注建模者目的的模型。 Zbl 1147.62347号
让-帕特里克·鲍德里吉勒斯·塞勒克斯Jean-Michel马林
4
2008
缺失数据模型的偏差信息标准。 Zbl 1331.62329号
塞勒克斯,G。福布斯,F。罗伯特,C.P。蒂特林顿,D.M。
200
2006
使用MIXMOD软件进行基于模型的聚类和判别分析。 Zbl 1157.62431号
克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特佛罗伦萨,兰格罗涅特
34
2006
缺失数据问题中的重复重要性抽样。 Zbl 1445.62004号
吉勒斯·塞勒克斯Jean-Michel马林克里斯蒂安·罗伯特。
18
2006
一种替代威布尔分布的竞争风险模型,用于建模寿命数据分析中的老化。 Zbl 1109.62008号
尼古拉·博斯克亨利·贝托隆吉勒斯·塞勒克斯
11
2006
Rejoiner:“缺失数据模型的偏差信息标准”。 Zbl 1331.62330号
塞勒克斯,G。福布斯,F。罗伯特,C.P。蒂特林顿,D.M。
2
2006
线性回归中的贝叶斯变量选择。(《林内尔回归变量选择》(Séelection bayésienne de variables en régression linéaire) 兹比尔1409.62134
吉勒斯·塞勒克斯Jean-Michel马林罗伯特,克里斯蒂安
2
2006
线性混合模型的混合,用于从重复的微阵列实验中聚类基因表达谱。 Zbl 1111.62103号
吉勒斯·塞勒克斯奥利维尔·马丁克里斯蒂安·拉弗涅
33
2005
学习切换对象跟踪的动态模型。 兹比尔1070.68644
吉勒斯·塞勒克斯哈辛托·纳西门托豪尔赫·马奎斯
1
2004
为EM算法选择初始值,以获得多元高斯混合模型中的最大似然。 Zbl 1429.62235号
克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
150
2003
使用平均场类近似的EM程序用于基于马尔可夫模型的图像分割。 Zbl 1010.68158号
吉勒斯·塞勒克斯佛罗伦萨福布斯纳塔利·佩拉德
23
2003
混合后验分布的计算和推断困难。 Zbl 0999.62020号
吉勒斯·塞勒克斯梅里利·休恩克里斯蒂安·罗伯特。
145
2000
改进了NEC标准,用于评估混合模型中的簇数。 Zbl 0933.68117号
克里斯托夫·比尔纳基吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
30
1999
混合贝叶斯推理:标签切换问题。 Zbl 0951.62018号
吉勒斯·塞勒克斯
21
1998
判别分析中的正则化:综述。 Zbl 0875.62266号
A.姆卡德里。塞勒克斯,G。A.纳斯罗亚拉。
11
1997
用于评估混合模型中簇数的熵准则。 Zbl 0861.62051号
吉勒斯·塞勒克斯吉尔达·索罗梅尼奥
60
1996
通过特征值分解进行正则化高斯判别分析。 Zbl 0885.62068号
哈利马·本斯梅尔吉勒斯·塞勒克斯
43
1996
EM算法的随机版本:混合情况下的实验研究。 Zbl 0907.62024号
吉勒斯·塞勒克斯肖沃,迪迪埃让·迪博尔特
33
1996
定性变量的判别分析。Jean-Jacques Daudin的前言。(分析变量定性判别法。Préface de Jean-Jacques Daudin。) Zbl 0856.62054号
安德烈·卡利埃吉勒斯·塞勒克斯爱丽丝·盖根阿卜杜拉·姆哈德里Jean-Pierre NakacheJean-François佩蒂奥Jean-Christophe Turlot
2
1994
估计混合比例的随机EM算法的渐近性质。 Zbl 0783.62021号
让·迪博尔特吉勒斯·塞勒克斯
31
1993
隐马尔可夫链的贝叶斯估计:随机实现。 Zbl 0783.62062号
克里斯蒂安·罗伯特。吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
19
1993
一种用于聚类的分类EM算法和两种随机版本。 兹比尔0937.62605
吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
120
1992
混合问题的随机逼近型EM算法。 Zbl 0766.62050号
吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
25
1992
离散数据和潜在类模型的聚类标准。 Zbl 0775.62150号
吉勒斯·塞勒克斯杰拉德·戈瓦特
37
1991
非版本de type rechit simuléde l’algorithme EM(模拟退火型EM算法)。 Zbl 0693.62035号
吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
4
1990
变量判别分析继续。(对连续变量的判别分析)。 Zbl 0727.62064号
1
1990
聚类的随机算法。 Zbl 0729.62577号
塞勒克斯,G。戈瓦特,G。
1
1990
分类和模型。(分类和模型) Zbl 0972.62527号
塞勒克斯,G。
5
1988
动态方法。(动态集群方法)。 Zbl 0729.62574号
塞勒克斯,G。E·迪迪。戈瓦特,G。Yl,Lechevallier。罗兰邦德梅因,H。
6
1987
L'algorithme SEM:非算法d'applicantissage概率,用于密度语言侦察。(SEM算法:用于确定混合密度的概率学习算法)。 Zbl 0607.62037号
吉勒斯·塞勒克斯让·迪博尔特
9
1986
使用概率教师算法进行聚类分析的有效性测试。 Zbl 0626.62061号
塞勒克斯,G。
2
1986
非参数分割方法。 Zbl 0528.62057号
吉勒斯·塞勒克斯伊夫·莱切瓦利埃
1
1982
全部的 前5名

1923年作者引用

27 吉勒斯·塞勒克斯
25 查尔斯·布维伦
23 安东尼奥·蓬佐
21 保罗·D·麦克尼古拉斯。
19 杰拉德·戈瓦特
19 托马斯·布伦丹·墨菲
18 克里斯托夫·比尔纳基
18 沃洛德迈尔·梅尼科夫
15 克里斯蒂安·罗伯特。
14 皮埃尔·拉图什
13 Ryan P.布朗。
13 穆罕默德·纳迪夫
12 杰弗里·约翰·麦克拉克伦
12 姚伟新
10 马蒂厄·马尔巴克
10 朱旭文
9 朱利亚诺·加林贝蒂
9 加西亚·埃斯库德罗,路易斯·安吉尔
9 阿古斯丁·梅奥·伊斯卡
9 加布里埃尔·索弗里蒂
8 萨尔瓦多Ingrassia
8 朱利安·雅克
8 安东尼奥·马鲁蒂
7 克里斯托夫·安布罗斯
7 西尔维娅·弗里瓦特·施纳特
7 维科特·雨果,拉科斯·达维拉
7 林宗一。
7 Nguyen、Hien Duy
6 弗朗西斯科·巴托卢奇
6 迪帕克·库马尔(Dipak Kumar)
6 普拉克·戈什
6 圣埃芬·吉拉德
6 拉戈纳,弗朗切斯科
6 Jean-Michel马林
6 塞姆哈尔·迈克尔
6 卢卡·斯克鲁卡
6 宋新元
6 路易吉·斯佩齐亚
6 文森特·范德维尔
6 弗拉基米尔·沃尔科维奇。
5 罗伯托·卡萨林
5 肖沃,迪迪埃
5 基兰莫·达斯
5 迈克尔·福普
5 佛罗伦萨福布斯
5 阿方索·戈达利扎
5 弗朗西丝卡·格雷塞林
5 贝蒂娜·格伦
5 兰詹·迈特拉
5 马尔辛纳·瓦利(Malsiner-Walli),格特劳德(Gertraud)
5 Martin-Magniette、Marie-Laure
5 凯里·蒙格森。
5 帕帕斯塔穆利斯,泛神经炎
5 费尔南多·安德烈斯·金塔纳
4 杰弗里·安德鲁斯。
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4 理查德·阿诺德(Richard A.Arnold)。
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