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基于DE大数据挖掘基础支撑平台的园区安全服务平台构建研究
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作者 杨炜林 蔡斌 王付升 《智能建筑与智慧城市》 2025年第4期23-26,共4页
随着园区的发展,安全问题日益凸显,构建有效的园区安全服务平台至关重要。文章基于DE大数据挖掘基础支撑平台开展园区安全服务平台的构建研究。园区生产涉及众多危险化学品,传统安全管理难以满足需求。该园区安全服务平台借助DE大数据... 随着园区的发展,安全问题日益凸显,构建有效的园区安全服务平台至关重要。文章基于DE大数据挖掘基础支撑平台开展园区安全服务平台的构建研究。园区生产涉及众多危险化学品,传统安全管理难以满足需求。该园区安全服务平台借助DE大数据挖掘平台,整合园区内如危险品储罐监测、运输车数据、地理信息等多源数据,通过大数据技术进行数据处理与分析,能够对园区重大危险源实时监控与预警。同时利用数据挖掘算法建立风险预测模型,提前发现潜在安全隐患。还整合各类数据资源构建统一数据中心,实现跨部门、跨企业协同管理。从而提升园区应急响应效率,优化运营管理,为园区从被动应对安全事故转为主动防御风险提供有力支撑,保障园区安全稳定发展。 展开更多
关键词 大数据挖掘 园区安全 风险预警 智能决策 闭环治理
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基于大数据挖掘的园林景观植物布局优化方法
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作者 宋炳良 张亚娜 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第1期162-165,共4页
针对现有园林景观植物布局方法难以兼顾美学价值以及最优生态效益的问题,提出一种基于大数据挖掘并结合免疫算法进行园林景观植物布局优化的方法。在对园林景观植物布局优化中不同影响因素全面分析的基础上,构建了针对不同影响因素结合... 针对现有园林景观植物布局方法难以兼顾美学价值以及最优生态效益的问题,提出一种基于大数据挖掘并结合免疫算法进行园林景观植物布局优化的方法。在对园林景观植物布局优化中不同影响因素全面分析的基础上,构建了针对不同影响因素结合算法进行园林景观植物布局优化的整体框架;通过对功能需求、植物特性、环境因素以及美学考虑等四个方面的关键因素以及对应的子影响因素,结合大数据挖掘以及免疫算法进行数据特征分析以及目标函数的构建;设计了以某市定点公园为实例的对照实验。实验结果表明:在园林景观植物布局配置优化的配置效率以及配置成本等两个维度上,研究用方法均表现优异,具备可行性。 展开更多
关键词 园林景观 植物布局 大数据挖掘 免疫算法 生态效益
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基于大数据挖掘的城市空间信息构建方法
3
作者 田峰 许丽杰 《中国高新科技》 2025年第3期149-151,共3页
由于传统方法在城市空间信息构建应用中效果不佳,信息均方根误差较大,无法达到预期的构建效果。文章提出基于大数据挖掘的城市空间信息构建方法。利用激光雷达技术采集城市空间坐标信息与遥感图像信息,通过对数据预处理提取每个扫描点... 由于传统方法在城市空间信息构建应用中效果不佳,信息均方根误差较大,无法达到预期的构建效果。文章提出基于大数据挖掘的城市空间信息构建方法。利用激光雷达技术采集城市空间坐标信息与遥感图像信息,通过对数据预处理提取每个扫描点在遥感图像中的测距信息,利用大数据挖掘技术对信息匹配,并通过坐标系转换建立城市空间信息。实验结果表明,文中的设计方法构建城市空间信息,均方根误差在3mm以内,具有良好的可行性与可靠性。 展开更多
关键词 大数据挖掘 城市空间信息 激光雷达技术 信息匹配
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大数据挖掘技术在列控车载BTM智能分析预警中的应用研究
4
作者 赵志鹏 宋政委 +1 位作者 郑韵婷 卢少帅 《铁道通信信号》 2025年第5期16-21,共6页
应答器传输模块(BTM)是列控车载设备的重要组成部分。针对列车运行过程中因数据传输受干扰、设备老化等导致BTM工作状态不稳定,而传统检测手段存在滞后性与局限性的问题,提出一种基于大数据挖掘技术的智能分析预警方法。从无线下载的列... 应答器传输模块(BTM)是列控车载设备的重要组成部分。针对列车运行过程中因数据传输受干扰、设备老化等导致BTM工作状态不稳定,而传统检测手段存在滞后性与局限性的问题,提出一种基于大数据挖掘技术的智能分析预警方法。从无线下载的列控ATP车载设备数据中提取BTM数据,先进行数据清洗,然后提取无效FSK、启机故障、误码率和作用范围等关键特征,采用支持向量机算法构建BTM故障预测模型,通过调整模型参数及确定各特征量的门限值,实现对BTM的智能诊断分析,并给出相应处理意见。应用效果表明,该方法能够有效降低BTM的故障率,提升列控车载设备的运行效率。 展开更多
关键词 大数据挖掘技术 列控车载设备 应答器传输模块 支持向量机 故障预测
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基于大数据挖掘的城市规划异构数据调度平台 被引量:2
5
作者 朱恒 《信息技术》 2024年第5期169-174,181,共7页
为了提高城市规划异构数据资源的调度效果,设计基于大数据挖掘的城市规划异构数据调度平台。通过配置FPGA采集异构大数据;采用大数据挖掘技术中的二进制分裂聚类算法分类存储数据;基于粒子群聚类算法分发匹配调度任务;基于大数据处理技... 为了提高城市规划异构数据资源的调度效果,设计基于大数据挖掘的城市规划异构数据调度平台。通过配置FPGA采集异构大数据;采用大数据挖掘技术中的二进制分裂聚类算法分类存储数据;基于粒子群聚类算法分发匹配调度任务;基于大数据处理技术优化数据调度效率,完成城市规划异构数据资源调度。测试结果显示:该平台的数据采集速度均在6800字节/s以上;弗里德曼检验和调整随机误差结果最高值分别为0.965和0.02,数据分类效果良好;数据调度匹配率均在0.94以上,提高了城市规划异构数据资源调度效果。 展开更多
关键词 大数据挖掘 并行采集 数据分类 数据资源调度
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基于大数据挖掘的激光点云边界法向矢量提取方法 被引量:1
6
作者 王礼云 褚含冰 +1 位作者 秦利娟 张娴静 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期214-218,共5页
激光点云边界法向矢量提取过程中点云边界数据难以精准配准,导致提取精度和效率较差。为了更加准确的对激光扫描信息实施分析,提出了基于大数据挖掘的激光点云边界法向矢量提取方法。该方法首先通过摄像机对激光点云实施标定,获取激光... 激光点云边界法向矢量提取过程中点云边界数据难以精准配准,导致提取精度和效率较差。为了更加准确的对激光扫描信息实施分析,提出了基于大数据挖掘的激光点云边界法向矢量提取方法。该方法首先通过摄像机对激光点云实施标定,获取激光点云图像,通过主成分分析、曲面拟合以及滤波算法对获取图像实施去噪处理,最后对图像实施灰度化以及高斯滤波处理,同时结合大津阈值法提取图像中心点法线方向上的灰度中心,以此实现对激光点云边界法向矢量的提取。经试验验证,所提方法提取的法向矢量夹角特征与理想状态下的夹角特征基本一致,且提取效率高、迭代误差小。 展开更多
关键词 大数据挖掘 激光点云 法向矢量 图像去噪 曲面拟合
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基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测研究
7
作者 董妮娅 林毅 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期204-208,共5页
以高效、准确检测噪声淹没下光通信微弱信号为目的,设计基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测方法。通过基于改进EMD与奇异值分解全面去除光通信信号中噪声分量,经灰狼算法寻优设置支持向量机参数后,由支持向量机模型构建信号分类超平面... 以高效、准确检测噪声淹没下光通信微弱信号为目的,设计基于大数据挖掘的光通信微弱信号检测方法。通过基于改进EMD与奇异值分解全面去除光通信信号中噪声分量,经灰狼算法寻优设置支持向量机参数后,由支持向量机模型构建信号分类超平面,分类检测样本中微弱信号。实验结果表明:光通信信号经所提方法去噪后,信号信噪比变小,最大值仅有0.01 dB;所提方法所检测的微弱信号波动幅值,与微弱信号实际幅值高度匹配,误差不超过1%,可100%检测出噪声淹没下光通信微弱信号的样本。 展开更多
关键词 大数据挖掘 光通信 微弱信号 改进EMD算法 奇异值分解 支持向量机
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基于大数据挖掘的客户感知监控预警模型 被引量:1
8
作者 田诺 宫立华 朱龙珠 《电子设计工程》 2024年第2期134-137,142,共5页
为了及时发现安全隐患,减少预警数据与真实数据存在的偏差,结合大数据挖掘方法构建客户感知监控预警模型。根据客户感知监控数据挖掘关联规则,捕捉电压偏离度、耗损量、电压不平衡率、电流不平衡率指标。结合动态聚类方法,更新客户感知... 为了及时发现安全隐患,减少预警数据与真实数据存在的偏差,结合大数据挖掘方法构建客户感知监控预警模型。根据客户感知监控数据挖掘关联规则,捕捉电压偏离度、耗损量、电压不平衡率、电流不平衡率指标。结合动态聚类方法,更新客户感知监控数据集群。以聚类中心波动小于设置门限为基准判定收敛性,并计算不同层次间连接权值。在满足收敛性条件下构建监控预警模型,并进行动态预警和划分预警等级,实现客户感知监控预警。实验结果表明,该模型与标准值最大相差0.005 V、0.12 A,说明使用该模型预警范围精准,能够为客户提供精准预警数据。 展开更多
关键词 大数据挖掘 客户感知 监控预警 动态聚类
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基于Apriori优化的大数据挖掘技术研究 被引量:4
9
作者 豆利 何智勇 《安阳师范学院学报》 2024年第2期24-28,共5页
为解决Apriori算法在大数据挖掘中存在数据负载大、挖掘效率低、冗余性高的问题,提出采用Map Reduce计算框架来优化Apriori数据挖掘算法,将计算任务划分为多个并行任务,提高数据处理效率。将改进的Apriori算法应用于网络入侵大数据挖掘... 为解决Apriori算法在大数据挖掘中存在数据负载大、挖掘效率低、冗余性高的问题,提出采用Map Reduce计算框架来优化Apriori数据挖掘算法,将计算任务划分为多个并行任务,提高数据处理效率。将改进的Apriori算法应用于网络入侵大数据挖掘中,并和传统Apriori算法进行对比。结果表明,改进的Apriori算法的数据挖掘效果优于传统Apriori算法,数据挖掘效率高,同时可以有效降低对网络入侵数据的误检率和漏检率。 展开更多
关键词 大数据挖掘 Map Reduce计算框架 APRIORI算法 网络入侵大数据
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基于知识图谱的大数据挖掘平台的设计研究 被引量:1
10
作者 梁正华 邹立朋 温权波 《中国新通信》 2024年第4期61-63,66,共4页
随着信息时代的到来,大数据成为各个领域中的重要资源,知识图谱作为一种表达和存储知识关系的有效方式,在大数据环境下展现了巨大潜力。本文从平台的设计思路,到知识图谱的构建、数据挖掘方法的应用以及可视化展示等展开阐述,分析基于... 随着信息时代的到来,大数据成为各个领域中的重要资源,知识图谱作为一种表达和存储知识关系的有效方式,在大数据环境下展现了巨大潜力。本文从平台的设计思路,到知识图谱的构建、数据挖掘方法的应用以及可视化展示等展开阐述,分析基于知识图谱的大数据挖掘平台的发展与应用。 展开更多
关键词 知识图谱 大数据挖掘 数据分析 可视化 平台设计
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基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性分析方法
11
作者 贾蓉蓉 《信息技术与信息化》 2024年第7期182-185,共4页
电网动态负荷数据基数庞大,涉及范围广泛,为了提高用户侧电力动态负荷特性分析结果的精确度,进行了一项基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性的深入分析研究。这项研究对通过大数据挖掘技术获取的用户侧动态负荷特征参数进行了全面而细... 电网动态负荷数据基数庞大,涉及范围广泛,为了提高用户侧电力动态负荷特性分析结果的精确度,进行了一项基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性的深入分析研究。这项研究对通过大数据挖掘技术获取的用户侧动态负荷特征参数进行了全面而细致的分析与确认,并采用先进的数据处理技术对挖掘到的数据进行了噪音剔除,从而确保了用户侧动态负荷特性的数据质量,以此得到用户侧动态负荷的特性。通过实验证明,基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性分析方法在特性分析结果的平均误差方面低于0.35%,这一精确度在同类分析方法中属于领先水平。方法能够获取全面且深入的用户侧动态负荷特性信息,这些信息对于理解和预测用户用电需求至关重要。这样的分析不仅能够更好地满足不同用户的个性化用电需求,而且能够提升电力供应的灵活性和可靠性,为智能电网的发展提供强有力的数据支持。 展开更多
关键词 大数据挖掘 用户 动态负荷 噪声消除 信息采集
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大数据挖掘的无线传感网络节点入侵风险检测方法
12
作者 卜浏 《无线互联科技》 2024年第22期119-121,共3页
针对无线传感网络节点入侵检测方法难以准确识别,导致风险检测率低的问题,文章提出了基于大数据挖掘的检测方法。该方法通过节点分类、异常特征提取结合AdaBoost算法,实现入侵数据的精准分类;利用簇化网络结构融合数据,经特征选择和归... 针对无线传感网络节点入侵检测方法难以准确识别,导致风险检测率低的问题,文章提出了基于大数据挖掘的检测方法。该方法通过节点分类、异常特征提取结合AdaBoost算法,实现入侵数据的精准分类;利用簇化网络结构融合数据,经特征选择和归一化处理后,建立基于数据约减和逻辑回归的检测模型;通过处理约减后的数据并计算特征权重,构建判断矩阵,实现准确高效的入侵风险检测。实验结果表明,该方法有效应对网络复杂性,显著提升风险检测率;所提方法能够高效准确地检测入侵风险,为无线传感网络安全稳定运行提供坚实保障。 展开更多
关键词 大数据挖掘 无线传感网络 网络节点 节点入侵 入侵风险检测
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基于大数据挖掘技术的变电站智能巡视方法
13
作者 李璐 《无线互联科技》 2024年第24期22-24,共3页
变电站内部电力设备种类较多且运行环境复杂,在长期运行过程中存在较大风险。文章提出基于大数据挖掘技术的变电站智能巡视方法。该方法从变电站配置的监控系统中提取变电站设备巡视数据,经过数据清洗、数据集成、数据转换等预处理,通... 变电站内部电力设备种类较多且运行环境复杂,在长期运行过程中存在较大风险。文章提出基于大数据挖掘技术的变电站智能巡视方法。该方法从变电站配置的监控系统中提取变电站设备巡视数据,经过数据清洗、数据集成、数据转换等预处理,通过巡视数据发现设备缺陷状态,基于挖掘结果优化巡视并安排检修。实验结果表明,利用该巡视方法变电站内设备缺陷命中率高达98.24%,实际巡视效果良好。 展开更多
关键词 大数据挖掘技术 变电站 智能巡视 巡视方法
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建筑工程管理中大数据挖掘的应用分析
14
作者 连卫保 《门窗》 2024年第18期40-42,共3页
在“智慧+”时代背景下,在多行业领域中都有效运用了大数据技术,而建筑工程管理作为一项系统化综合工作,提升其管理质量与成效要善于借助于大数据挖掘来实现。本文以建筑工程管理应用大数据挖掘的有效作用为切入点,重点分析了建筑工程... 在“智慧+”时代背景下,在多行业领域中都有效运用了大数据技术,而建筑工程管理作为一项系统化综合工作,提升其管理质量与成效要善于借助于大数据挖掘来实现。本文以建筑工程管理应用大数据挖掘的有效作用为切入点,重点分析了建筑工程管理应用大数据挖掘的具体要点,以此保证建筑工程管理工作质量过关,做到工程如期交付的同时减少成本投入,创造出更加良好的经济效益。 展开更多
关键词 建筑工程管理 大数据挖掘 工程风险 逻辑流程
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基于大数据挖掘的网络异常数据辨识方法
15
作者 江忠涛 贺文晓 黄佳康 《长江信息通信》 2024年第7期62-64,共3页
为提升辨识准确度,提出基于大数据挖掘的网络异常数据辨识方法。通过计算网络异常数据权重,对网络异常数据进行预处理,利用大数据挖掘技术对网络传输异常数据进行聚类,定位辨识网络传输数据异常。实验结果证明,该方法在错误辨识数目方... 为提升辨识准确度,提出基于大数据挖掘的网络异常数据辨识方法。通过计算网络异常数据权重,对网络异常数据进行预处理,利用大数据挖掘技术对网络传输异常数据进行聚类,定位辨识网络传输数据异常。实验结果证明,该方法在错误辨识数目方面表现出色,具体更好的辨识性能。 展开更多
关键词 大数据挖掘 网络异常数据 辨识方法
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基于大数据挖掘的食品安全管理研究 被引量:25
16
作者 潘晓晓 王冀宁 +1 位作者 陈庭强 罗珺 《中国调味品》 CAS 北大核心 2018年第9期184-188,共5页
食品安全因其数据的海量性、高增长性、多样化的特点与大数据的要求不谋而合,并越来越多地应用到食品安全管理中。文章采用文献梳理法和国际比较法探讨了大数据挖掘在食品安全管理中的应用与发展现状,发现食品安全监管部门在应用大数据... 食品安全因其数据的海量性、高增长性、多样化的特点与大数据的要求不谋而合,并越来越多地应用到食品安全管理中。文章采用文献梳理法和国际比较法探讨了大数据挖掘在食品安全管理中的应用与发展现状,发现食品安全监管部门在应用大数据挖掘技术中存在大数据化程度低、食品安全标准数据更新滞后、环节治理的数据透明度较低以及数据利用价值低等问题。因此,实现食品安全管理的健康发展,需要食品安全相关部门通过大数据挖掘严控食品安全标准阈值,促进食品安全标准动态发展;推进环节治理数据化、可视化发展;开展食品安全公众教育,提升大数据的利用价值。 展开更多
关键词 食品安全 大数据挖掘 食品安全管理 食品安全标准 环节治理
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大数据挖掘技术评价致密气藏水平井产能 被引量:12
17
作者 孙敬 刘德华 董春艳 《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期74-77,共4页
为准确评价致密气藏压裂水平井的产能,通过分析致密气藏压裂水平井产能的影响因素,采用大数据技术进行数据过滤,给出了影响产能的2个大类9个子类40个因素,并优选出主要因素。运用主成分分析方法、线性回归方法进行影响因素的排序,并建... 为准确评价致密气藏压裂水平井的产能,通过分析致密气藏压裂水平井产能的影响因素,采用大数据技术进行数据过滤,给出了影响产能的2个大类9个子类40个因素,并优选出主要因素。运用主成分分析方法、线性回归方法进行影响因素的排序,并建立多因素影响下的产能方程。研究表明,采用大数据挖掘技术建立的产能评价方程预测的气井产量与实际产量相比,精度达到90%。研究内容为大数据技术在致密气藏储集层地质认识、大规模压裂技术、气井动态特征等领域的应用拓宽了思路。 展开更多
关键词 致密气藏 大数据挖掘技术 水平井 压裂气井产能评价
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基于大数据挖掘的深土井壁极限承载力模糊随机模型 被引量:5
18
作者 姚亚锋 程桦 +2 位作者 荣传新 姚直书 薛维培 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期1089-1098,共10页
为有效抵御地下结构工程中复杂多变的外荷载,提升深土井筒支护的安全可靠性,运用两淮矿区深厚冲积层井壁为原型,按相似性原理浇筑钢筋混凝土井壁模型,进行了大量钢筋混凝土井壁模型的极限承载力试验,结果发现影响井壁极限承载力的主要... 为有效抵御地下结构工程中复杂多变的外荷载,提升深土井筒支护的安全可靠性,运用两淮矿区深厚冲积层井壁为原型,按相似性原理浇筑钢筋混凝土井壁模型,进行了大量钢筋混凝土井壁模型的极限承载力试验,结果发现影响井壁极限承载力的主要因素有混凝土抗压强度、厚径比和配筋率。其中,混凝土抗压强度对井壁承载力影响较为明显,配筋率影响较弱,但各影响因素在深厚冲积层实际工程中又伴随着不同程度的不确定性。针对深厚冲积层井筒施工过程中极限承载力及其影响因素的模糊随机性,以大量井壁试验和两淮矿区的钢筋混凝土井筒工程参数作为大数据样本集,分析结构材料、几何参数和计算模式的不确定分布情况,得到混凝土抗压强度、厚径比和配筋率的模糊随机分布规律。采用最大期望算法(EM)优化传统的大数据HMM挖掘模型,分别经过E步骤计算极大似然估计值和M步骤计算参数期望估计,改进后模型经过两次模糊随机过程,相比原算法具有误差小、效率高和收敛快等优点,更能满足实际地下工程中的不确定特性。基于改进后的大数据挖掘HMM算法,综合大数据环境下的材料性能、几何参数和计算模式的模糊随机分布,建立大数据挖掘井壁极限承载力模糊随机模型,实例证明该模型更加可靠合理,更具有工程实用价值。 展开更多
关键词 钢筋混凝土井壁 极限承载力 模糊随机 结构参数 大数据挖掘 HMM模型
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高等院校大数据挖掘与决策分析体系的应用研究 被引量:19
19
作者 余鹏 李艳 吕鹏 《现代教育技术》 CSSCI 2016年第8期102-108,共7页
文章从我国高等院校"十二五"期间信息化建设的情况入手,探讨了高等院校大数据研究及发展的趋势,分析了大数据挖掘与决策分析体系建设的意义,并就该体系在高等院校信息化建设中的发展方向展开了讨论。文章设计了高等院校大数... 文章从我国高等院校"十二五"期间信息化建设的情况入手,探讨了高等院校大数据研究及发展的趋势,分析了大数据挖掘与决策分析体系建设的意义,并就该体系在高等院校信息化建设中的发展方向展开了讨论。文章设计了高等院校大数据挖掘与决策分析体系架构及流程,提出了一种新颖的"大数据+微服务"模式。结合该体系在高等院校未来信息化建设中多个典型应用场景的分析,可为高等院校信息化发展提供个性化服务保障,同时为高等院校的决策者进行科学决策提供依据。 展开更多
关键词 高等院校 大数据挖掘与决策分析体系 微服务 个性化服务
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基于大数据挖掘的多维数据去重聚类算法分析 被引量:11
20
作者 宋鹏 《现代电子技术》 北大核心 2019年第23期150-153,共4页
数据产生的渠道越来越多,速度越来越快,大量的数据为数据分析和处理带来了较大的难度,云平台中的数据种类和规模也在不断扩大,超大的数据规模给数据的存储、管理、分析等带来了前所未有的挑战。数据量剧增会导致数据的可靠性不足,如何... 数据产生的渠道越来越多,速度越来越快,大量的数据为数据分析和处理带来了较大的难度,云平台中的数据种类和规模也在不断扩大,超大的数据规模给数据的存储、管理、分析等带来了前所未有的挑战。数据量剧增会导致数据的可靠性不足,如何有效地处理数据之间的关系,降低冗余数据,建立多维数据去重聚类模型是业界共同努力的方向。文中最先介绍了在大数据挖掘下的多维聚类算法,通过分析大数据内部之间的关系,建立一种适合大数据处理的多维数据去重聚类算法分析模型,对该算法进行改进和实验分析,得到该算法在采样时所存在的复杂度较低,数据分析的结果准确,有利于实现数据的分析和处理,减少数据的冗余,增加数据分析的效率,具有良好的判定效果。 展开更多
关键词 大数据挖掘 多维数据去重 聚类算法 数据分析 模型建立 减少冗余
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