尹虎君（Hujun Yin）

尹虎君（Hujun Yin） BEng硕士（东南）博士（约克）SMIEEE Turing Fellow

电话：+44（0）161 306 8714-->529 3144
电子邮件：h.in{at}manchester.ac.uk或胡俊英（at}manchester.ac.uk）
[谷歌学者]

研究兴趣

神经网络、自组织网络和深度学习的理论与应用
图像/视频处理、增强、分类和人脸识别
非平稳信号处理、金融时间序列分析和预测
模式识别、数据降维和流形学习
独立分量分析与盲反褶积
多维数据分析和可视化
神经信息学和生物信息学

教学、管理和领导职责

机器学习与优化理学硕士和四年级硕士模块（自2019年起）
数字图像处理理学硕士和四年级MEng模块（自2010年起）
数字图像工程硕士模块（2010-2019）
高级信号处理第四年模块（2006-2009）
图像工程第四年模块（1999-2009）
第三年模块打开数字信号处理(2002-2005)
第二年模块开启高级编程(1998-2002)
测量和分析软件第一年模块（2010-2016）

DSP理学硕士课程主管（2017-2019）
MEng团队项目导师（2011-2017）
电子工程学士课程导师（2000-2014）

FSE AI和大数据业务参与主管（自2019年起）

当前和最近的研究项目

利用多光谱成像和机器学习早期检测植物病毒
工业应用中基于深度学习的目标检测
面部表情合成的多流形
变形退化图像识别的深度学习
多流形和多模态数据分析
人脸和普通图像识别的深度学习
医疗保健应用中的稳健移动人脸识别
多光谱图像分析与分类及其应用
复杂时间序列建模与预测
数据可视化和非线性流形、可视化诱导SOM（ViSOM）、离散主曲线/曲面
变光照下人脸识别的降维方法
多个神经反应（尖峰序列，LFP）信息量化的数据简化技术
（非线性）独立分量分析与盲信号/图像反褶积和去噪
容错自组织神经网络的贝叶斯方法
有限高斯混合模型与信息融合
图像增强（特别是盲去模糊）和检索
机器质谱学学习
时间基因表达与时间序列分析
文本/文档分析和组织
新颖性检测的核心方法和快速学习

研究基金

创新英国KTP:
废物回收流中有害物质检测的实时嵌入式深度学习系统（与Bensons Ltd.合作）
基于深度学习的实时目标识别和退化图像体积估计（与KWM有限公司合作），2018-2020年
EPSRC公司:
2019-2021年基于数字孪生的核远程操作双边遥控系统（EP/S03286X/1）（与J.Carrasco合作）
用于增强解释的基于深度学习的传感器信号建模（EPSRC IAA-220），2019年
2014-2015年移动医疗应用程序可靠的基于人脸的身份验证（EPSRC IAA-058，由eLucid Ltd.提供工业输入）
2007-2008年大型多尖峰列车系统信息量化的数据简化技术（EP/E057101/1）（与S.Panzeri一起）
2006年生物启发信息融合研讨会（EP/E012795/1）（与M.Casey、A.Browne、P.Sowden合办）
非线性ICA及其在图像/视频降噪中的应用（GR/R01460/01），2001-2002年（与N.Allinson合著）
《应急行为计算》（GR/M56500/01），1999-2000年（与N.Allinson、H.Bolouri、A.Holden、J.Austin、A.Jones合著）
自组织神经网络的容错和贝叶斯方法（GR/M12889/01），1998-2002（与N.Allinson合著）
英国广播公司:
2003-2006年利用蛋白质组学中的机器学习改进从片段离子光谱中识别蛋白质（EGM17685）（与S.Hubbard、S.Gaskell合著）
2005-2011年，道格拉斯·凯尔（Douglas Kell）领导的这项价值620万英镑的巨额战略拨款中，曼彻斯特综合系统生物中心（Integrative Systems Biology Centre，Manchester）是40名研究员之一。
MIMIT公司
I-Patch：2013-2014年基于游戏的儿童弱视移动监测治疗的发展（与T.Aslam和J.Ashworth合作）
罗伊。Soc公司。
旅行补助：国际人工神经网络会议，塞浦路斯利马索尔。2009
CitNOW有限公司。：视频中车辆标志和人脸识别的自动检测，2015-2016年
DTI和Premier技术有限公司（MTI）：（KTA，前身为教学公司计划）2000-2002年数据挖掘和知识管理（与J.Keane、N.Allinson合著）
EPS战略基金：用于自动检测电力系统运行中异常模式的神经技术，2011-2012（与J.Milanovic合作）。

研究生和同事

现任博士生：
（欢迎潜在学生联系我，讨论可能的博士项目）

黄亚廷，正在工作利用深度学习进行医学图像分析和分类。2022-2025.
杨启军（Qijun Yang），正在工作具有深度学习的傅里叶笔迹术。2021-2024.
临洮乡，正在工作基于深度学习的多视角图像重建。2021-2024.
周启凡，正在工作显微图像检测和量化的深度学习。2021-2024.
马梦远（Mengyuan Ma），正在工作对象检测的深度学习。2020-2023.
塔朱尔·米夫塔胡苏杜尔，正在工作农业应用中非平衡高/多光谱数据特征选择和分类的机器学习方法。2020-2023.
哈利尔·默特坎，正在工作超/多光谱图像数据分析的机器学习。2019-2023年。

完整的：
刘梦雨，于2022年获得博士学位，发表了关于语义分割的深度学习的论文。
徐伯彦，于2022年获得MPhil学位，论文题目为“图像恢复的深度学习”。
苏景文，于2022年获得博士学位，论文题目为基于深度学习的图像去模糊和超分辨率方法。
塞巴斯蒂安·弗莱内哈格，（与M.Elliot和J.Keane共同监督），2021年获得博士学位，论文为《走向可扩展的元学习》。
安娜亚·古普塔，于2020年获得博士学位，论文题目为“航空图像语义特征提取的深度学习”。
理查德·汉金斯2019年，获得EPSRC学生资助的卷积神经网络无监督特征学习博士学位。
姚鹏2019年，获得卷积神经网络面部表情合成和特征学习博士学位。
阿里·阿尔苏瓦迪，于2018年获得博士学位，论文涉及电子农业应用的高光谱图像分析和分类。
希琳·M·扎基，2017年获得博士学位，论文涉及一种多流形不变人脸识别方法。
荆火，正在工作2015年至2016年期间，在南京大学休假期间学习了Hetergeneous Face Recognition，并于2017年在南京获得博士学位。
一村欧阳，2016年获得博士学位，论文涉及金融时间序列建模和预测的神经网络。他现在在深圳做博士后。
詹姆斯·伯斯通, 2014年获得博士学位，发表了关于鲁棒人脸识别生成模型的论文。他现在是eLucid mHealth Ltd.的首席技术官。
阿夫塔布·汗, 2013年获得博士学位，论文题目为“单图像盲解卷积和去模糊的有效方法”。
黄伟林，2013年获得博士学位，论文题目为《强健面部表情认可。现在他在牛津大学工作。
扎琳·梅赫布布, 2011年以信息论神经信息处理论文获得博士学位。她现在是NHS萨里郡的信息分析师。
何妮，2008年获得博士学位，论文涉及非平稳金融时间序列的自组织局部回归模型；现在在工作浙江工商大学。
伊斯拉尔·侯赛因，2008年获博士学位，论文基于非高斯性的图像去模糊和去噪。
Shireen Md Zaki女士2008年，获得MPhil学位，论文题目为：成长中的人脸识别自组织网络。
琥珀雷王克利夫顿，2007年获得博士学位分类器的新颖性检测与融合论文；现在在工作牛津大学。
卡拉·M&#246ller-Levet2005年获得博士学位微阵列数据聚类算法研究论文；然后在帕特森癌症研究所。现在她在萨里大学工作。
斯瓦普娜·萨维斯瓦兰2005年，凭借论文获得MPhil基因表达的数据分析与可视化方法研究；现在为Centrica工作。
理查德·弗里曼，于2004年获得博士学位，论文涉及基于神经网络的文本/文档挖掘与管理；现在在凯捷工作。

文件后RA：
理查德·汉金斯，参与Kenny Waste KTP项目（2018-2021）。
菲尔·沃辛顿，从事Bensons KTP项目（2019-2022）。
姚鹏，从事木薯病毒早期检测项目（盖茨基金会）（2019-2020）。
詹姆斯·布尔斯通，从事Reliable Mobile Face Recognition App（2014-2015）。
刘建伟（King-Wai Lau），正在工作关于质谱蛋白质序列的机器学习，与生命科学学院生物分子科学系（2003-2006）
米歇尔·哈里托普洛斯，致力于非线性ICA和图像去噪（2001-2003）
张庆富，曾在ICA和SOM工作（1999-2001），现为埃塞克斯大学。

出版物（选定）

2022:

J.Su，B.Xu，H.Yin，“图像恢复的深度学习方法综述”神经计算，第487卷，46-652022年。
Mao，S.Zhong，H.Yin，“在马尔可夫决策过程和自回归策略中使用带时滞的深度强化学习进行主动流控制，”流体物理学，第34卷（5），0536022022。
J.Huo，X.Liu，W.Li，Y.Gao，H.Yin，J.Luo，“CAST：学习几何和纹理风格转换以有效生成漫画，”IEEE传输。关于图像处理，第31卷，第3347-3358页，2022年。
Y.Peng，M.M.Dallas，J.T.Ascencio-Ibáñez，J.S.Hoyer，J.Legg，L.Hanley-Bowdoin，B.Grieve，H.Yin，“利用多光谱成像和空间光谱机器学习早期检测植物病毒感染，”科学报告，第12卷（1），第1-14页，2022年。
2021:
A.Gupta，S.Watson，H.Yin，“利用开放数据进行基于深度学习的航空图像分割，以进行灾害影响评估，”神经计算，第439卷，22-332021年。
M.Liu，H.Yin，“语义分割的高效金字塔上下文编码和特征嵌入”图像和视觉计算，第111卷，第104195页，2021年。
A.Khan，H.Yin，“单图像盲去模糊的任意形状点扩散函数（PSF）估计”可视化计算机，第37（7）卷，第1661-1671页，2021年。
2020:
Q.Tian，M.Cao，S.Chen，H.Yin，“利用结构的判别序数多输出回归”IEEE传输。关于神经网络和学习系统，第32（1）卷，266-2802020年。
Y.Peng，R.Hankins，H.Yin，“卷积神经网络中马尔可夫随机场的数据相关特征学习”神经计算，第378（22）卷，第24-35页，2020年。
Q.Tian，W.Zhang，J.Mao，H.Yin，“利用深度卷积结构进行实时人类跨种族人脸外观检测，”实时图像处理杂志，第17卷（1），第83-93页，2020年。
S.Flennerhag，A.A.Rusu，R.Pascanu，F.Visin，H.Yin，R.Hadsell，“扭曲梯度下降的元学习，”ICLR公司2020
2019:
A.Gupta，J.Byrne，D.Moloney，S.Watson，H.Yin，“使用点密度和卷积神经网络对激光雷达数据进行树注释”IEEE地球科学与遥感转译，第58（2）卷，第971-981页，2019年。
Y.Peng，H.Yin，“ApprGAN：面部表情合成中基于外观的生成性对抗网络”IET图像处理，第13卷（14），第2706-2715页，2019年。
C.Veys，F.Chatziavgerinos，A.AlSuwaidi，J.Hibbert，M.Hansen，G.Bernotas，M.Smith，H.Yin，S.Rolfe，B.Grive，“用于油菜轻叶斑症状前分析的多光谱成像，”植物方法，第15:4卷，第1-12页，2019年。
B.D.Grieve、T.Duckett、M.Collison、L.Boyd、J.West、H.Yin、F.Arvin、S.Pearson，“全球大面积作物在提供智能农业植物学解决方案方面所带来的挑战：需要进行根本性的反思，”全球粮食安全，第23卷，第116-124页，2019年。
Q.Tian，M.Cao，S.Chen，H.Yin，“基于关系自学的性别感知年龄估计”神经处理信件，第50卷，第2141-2160页，2019年。
2018:
A.AlSuwaidi，B.Grieve，H.Yin，“分析植物高光谱数据集的基于特征集合的新颖性检测”IEEE应用地球观测和遥感专题期刊第11（4）卷，第1041-1055页，2018年。
彭彦，殷海霞，“基于流形合成的面部表情分析和表情不变的人脸识别，”机器视觉及其应用，第29（2）卷，第263-284页，2018年。
X.Chen，H.Yin，F.Jiang，L.Wang，“基于Universum学习的多视角维度约简”神经计算第275卷，第2279-2286页，2018年。
J.Hou，Y.Gao，Y.Shi，W.Yang，H.Yin，“基于边缘的跨模态度量学习的异构人脸识别”IEEE传输。论控制论，第48（6）卷，第1814-1826页，2018年。
Y.Ouyan，H.Yin，“变长混合模型集合的多步时间序列预测”国际神经系统杂志，第28（4）卷，第175053页，2018年。
J.Hou，Y.Gao，Y.Shi，H.Yin，“AUC优化的跨模式度量学习”IEEE传输。论神经网络与学习系统第48（6）卷，第1814-1826页，2018年。
S.Flennerhag，H.Yin，J.Keane，M.Elliot，“通过自适应参数化打破激活功能瓶颈，”NeurIPS公司, 2018.
2017年：
W.Huang，H.Yin，“基于结构二元梯度模式的鲁棒人脸识别”模式识别第68卷，第126-140页，2017年。
彭彦，殷海霞，“基于马尔可夫随机场的卷积神经网络图像分类”程序。智能数据分析和自动学习（IDEAL）国际会议第387-396页，2017年。
A.AlSuwaidi，C.Veys，M.Hussey，B.Grive，H.Yin，“用SVM进行植物分类的高光谱图像分析的光谱纹理方法，”程序。IEEE标准，DOI:10.1109/IST.2017.82614962017年。
J.Hou，Y.Gao，Y.Shi，H.Yin，“漫画识别中的变异鲁棒交叉模式度量学习”程序。ACM多媒体专题研讨会第340-348页，2017年。
2016年：
A.AlSuwaidi，C.Veys，M.Hussey，B.Grieve，H.Yin，“基于高光谱选择的植物分类算法”程序。IEEE列表，第395-400页，2016年。
彭彦，殷海霞，“通过表达流形合成进行表达分类和强度估计”程序。智能数据分析和自动学习（IDEAL）国际会议第635-644页，2016年。
J.Hou，Y.Gao，Y.Shi，W.Yang，H.Yin，“异构人脸识别的稀疏交叉模式度量集合”程序。ACM多媒体2016年第1405-1414页。
2014:
A.Clifton，D.A.Clifon，Y.Zhang，P.Watkinson，L.Tarassenko，H.Yin，“支持向量机的概率新颖性检测”IEEE传输。论可靠性，第63（2）卷，第455-467页，2014年。
J.Huo，Y.Gao，W.Yang，H.Yin，“用于检测监控视频中异常事件的多实例字典学习”国际神经系统杂志。2014年第24卷（3）。
Y.Ouyang，H.Yin，“用于建模和预测外汇时间序列的神经气体混合物自回归网络，”神经计算第135卷，第171-179页，2014年。
2012:
黄伟（W.Huang）和尹浩（H.Yin），关于人脸识别中的非线性降维 图像和视觉计算第30卷（4-5），第355-366页，2012年。
2011年：
J.Burnstone和H.Yin，“特征光：从面部图像恢复照明”理想2011第490-497页，2011年。
A.Khan和H.Yin，“盲图像去模糊的光谱非高斯性”理想2011第144-151页，2011年。
Z.Mehboob和H.Yin，经验模式分解的信息量化及其在场电位中的应用 国际神经系统杂志。，第21（1）卷，第49-63页，2010年。
B.Baruque、E.Corchado和H.Yin，“S2-组装融合算法”国际神经系统杂志。第21（6）卷，第505-525页，2011年。
H.Yin“自适应非线性流形和降维的进展” 中国电工电子工程的前沿，第6卷（1），第72-85页，2011年。
2010:
H.Yin和W.Huang，“自适应非线性流形及其在模式识别中的应用，” 信息科学2010年，第180卷（14），第2649-2662页。
W.Huang和H.Yin，一个具有局部特征的不同核，用于鲁棒人脸识别ICIP 2010第3785-3788页，2010年。
2009年：
H.Yin，“通过拓扑映射的降维和流形学习，” 神经网络三会通讯，第7（2）卷，第7-9页，2009年。
H.Ni和H.Yin，使用混合神经网络和交易指标进行汇率预测神经计算，，第72卷，第2815-2823页，2009年。
倪海霞和尹海霞，用于外汇时间序列建模和预测的自组织混合自回归网络 神经计算，，第72卷，第3529-3537页，2009年。
Z.Mehboob和H.Yin，滤波场电位的保信息经验模式分解理想2009第226-233页，2009年。
W.Huang和H.Yin，ViSOM，用于人脸识别中的降维WSOM 2009年第107-115页，2009年。
2008:
倪海霞和尹海霞，“非平稳时间序列建模的自组织混合自回归模型，” 国际神经系统杂志2008年，第18卷，第469-480页。
S.M.Zaki和H.Yin，“人脸识别中增长神经气体的半监督学习算法”数学建模与算法杂志第7卷，第425-435页，2008年。
H.尹，“关于自组织地图的多维缩放和嵌入，” 神经网络2008年，第21卷，第160-169页。
H.Yin和I.Hussain，“盲图像反褶积和去模糊的独立分量分析和非因果性”综合计算机辅助工程杂志第15卷，第219-228页，2008年。
H.Yin，S.Panzeri，Z.Mehboob，M.E.Diamond，“通过拓扑聚类解码群体神经元反应”程序。人工神经网络国际会议（ICANN 08），第二卷，547-5562008。
H.尹，“自组织地图：背景、理论、扩展和应用（邀请书章节），” 计算智能：概要,施普林格，715-7622008。
2007:
H音，“非线性维数缩减和数据可视化：综述” 国际自动化与计算杂志2007年，第4卷，第294-303页。
H Yin，“第3章：通过自组织映射学习非线性主流形（受邀章节），”A.N.Gorban，B.Kegl，D.C.Wunsch，A.Zinovyev（编辑）数据可视化和降维的主要流形第68-95页，2007年。
L.A.Clifton、H.Yin、D.A.Clifto和Y.Zhang，“多通道燃烧数据的组合支持向量新颖性检测，” 程序。IEEE ICNSC 07标准第495-500页，2007年。
H Ni和H Yin，“使用自组织混合自回归网络进行时间序列预测”程序。理想07，LNCS-4881，第1000-1009页，2007年。
H Yin，“自组织地图和度量多维缩放之间的联系”程序。IJCNN 07，第1025-1030页，2007年。
2006:
H音，“关于内核自组织映射和自组织之间的等价性混合密度网络” 神经网络2006年，第19卷，第780-784页。
KW Lau、H Yin和S Hubbard，“用于分类的内核自组织图”神经计算第69卷，第2033-2040页，2006年。
T McLaughlin、J Siepen、J Selley、JA Lynch、KW Lau、H Yin、S Gaskell和S Hubbard，“PepSeeker:用于研究片段模式的蛋白质组肽鉴定数据库，”核酸研究2006年，第34卷，第D649-D654页。
H Yin，学习算法简介-编辑数学建模与算法杂志第5（4）卷，第395-544页，2006年。
LA Clifton、H Yin和Y Zhang，“多通道燃烧数据新颖性检测中的支持向量机”程序。神经网络国际研讨会（ISNN 06），第三卷，836-8432006。
H Ni和H Yin，“汇率预测的递归自组织映射和局部支持向量机模型”程序。神经网络国际研讨会（ISNN 06），第三卷，504-5112006。
2005:
C M&#246ller-Levet和H Yin，“基于共表达的基因表达时间序列建模和分析，” 国际神经系统杂志，生物信息学专刊，第15（4）卷，第311-322页，2005年。
R Freeman和H Yin，“通过自我组织管理Web内容，” IEEE传输。关于神经网络,通信网络中的自适应学习系统特刊，第16卷（5），第1256-1268页，2005年。
C S M&#246ller-Levet、F Klawonn、K-H Cho、H Yin和O Wolkenhauer，“不均匀取样基因表达时间序列数据的聚类”模糊集与系统第152（1）卷，第49-66页，2005年。
R Freeman和H Yin，“网络内容的树状视图自组织”神经计算,第63卷，第415-446页，2005年。
Y Hao、J Liu、Y Wang、Y-M Chueng、H Yin、L Jiao、J Ma和Y-C Jiao（2005）。计算智能与安全，施普林格·弗拉格出版社：柏林，ISBN 3-540-30818-0。
H Yin，“作为自然核心方法的自组织地图（特邀论文），”程序。神经网络与大脑国际会议（ICNN&B 05），1891-1894，IEEE出版社2005。
李斌、尹浩，“基于支持向量机融合和小波变换的人脸识别”程序。计算智能与安全国际会议（CIS 05），第二卷，764-7712005。
KW Lau、J Lynch、T MacLaughlin、J Lovric、B Stapely、S Gaskell、H Yin和S Hubbard，“利用蛋白质组学中的机器学习改进从片段离子光谱中识别蛋白质，”程序。ASAM 05公司, 2005.
H Yin和KW Lau，“内核SOM和混合网络程序。WSOM 05（WSOM 05）, 421-427, 2005.
李斌和尹浩，“基于RBF神经网络和小波变换的人脸识别”程序。神经网络国际研讨会（ISNN 05），第II卷，105-1112005。
KW Lau、B Stapley、S Hubbard和H Yin，“肽序列与质谱的匹配”程序。智能数据工程与自动学习国际会议（理想05），391-3972005。
CS M&#246ller-Levet和H Yin，“建模基因表达时间特征的循环SOM”程序。智能数据工程与自动学习国际会议（理想05），319-3262005。
2004:
R Freeman和H Yin，“用于文档组织和可视化的自适应拓扑树结构（ATTS），” 神经网络,第17卷，第1255-1271页，2004年。
Z Yang、R Everson和H Yin（编辑），智能数据工程与自动学习（IDEAL），计算机科学课堂讲稿3177,施普林格出版社：柏林，2004年。
C S M&#246ller-Levet，H Yin，K-H Cho和O Wolkenhauer，“基因表达建模具有径向基函数神经网络的时间序列，”程序。IJCNN'04年第1191-1196页，2004年。
C S M&#246ller-Levet和H Yin，“使用RBF和形状相似性度量对基因表达进行建模和聚类”，in计算机科学课堂讲稿31772004年，第1-10页。
R Freeman和H Yin，“网络组织、发现和探索的拓扑树”计算机课堂笔记科学类3177第478-484页，2004年。
S Sarvesvaran和H Yin，“利用ViSOM对基因表达数据进行分布和簇可视化，”在里面计算机科学课堂讲稿3177第78-84页，2004年。
2003:
J Liu、Y Cheung和H Yin（编辑），智能数据工程与自动学习（IDEAL），计算机科学课堂讲稿2690,施普林格：柏林，2003
H Yin，“ViSOM的分辨率增强”，in程序。03年WSOM,第208-212页，2003年。
H音，“非线性多维数据投影和可视化，”在里面计算机科学课堂讲稿2690第377-388页，2003年。
2002:
N M Allinson、K Obermayer和H Yin（编辑），神经网络，第15卷，第8-9期，2002年特刊：自我组织的新发展地图。, 2002.
H Yin、N M Allinson、R Freeman、J Keane和S Hubbard（编辑），智能数据工程与自动学习，计算机科学课堂讲稿2412,施普林格：柏林，2002年。
H阴，“ViSOM-一种新的多元数据投影和结构方法可视化，” IEEE传输。关于神经网络，第13卷，第。2002年，第237-243页。
H阴，“数据使用ViSOM进行可视化和流形映射，” 神经网络,第15卷，第1005-1016页，2002年。
M Haritopoulos、H Yin和N Allinson，“”图像“使用基于SOM的非线性独立分量分析进行去噪，”神经网络，第15卷，第1085-1098页，2002年。
R Freeman、H Yin和N Allinson，“基于树视图的分层文档的自组织映射群集，中的“”程序。IJCNN 2002年第1906-1911页，2002年。
M Haritopoulos，H Yin和N Allinson，自组织映射在图像去噪中的应用，”程序。IEEE信号处理神经网络研讨会第525-534页，2002年。
R Freeman和H Yin，“分层树状视图文档的自组织映射使用上下文信息进行聚类，中的“”计算机科学课堂讲稿2412第123-128页，2002年。
B Russell、H Yin和N M Allinson，“使用1+1维自组织图进行文档聚类，“在中计算机科学课堂讲稿2412第123-128页，2002年。
2001:
N Allinson、H Yin、L Allinson和J Slack（编辑）， 自组织地图的进展，《施普林格：伦敦》，2001年。
H Yin和N M Allinson，“自我组织概率密度估计的混合网络,"电气与电子工程师协会事务处理。关于神经网络，第12卷第2期，第405-411页，2001年。
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