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函数连接型网络应用于维生素B族四组分同时测定 被引量:7
1
作者 印春生 黄道昌 +4 位作者 吴孔导 司圣柱 李志良 潘忠孝 张懋森 《分析科学学报》 CAS CSCD 1999年第5期358-362,共5页
报道了函数连接型网络(FLN)用于维生素B族四组分同时测定。采用相关系数和标准偏差从原始紫外光谱数据中挑选11 个波长点供网络处理。在函数连接型网络中,非线性输入模式得到了增强, 并使用了推广的δ学习规则。预测结果极好... 报道了函数连接型网络(FLN)用于维生素B族四组分同时测定。采用相关系数和标准偏差从原始紫外光谱数据中挑选11 个波长点供网络处理。在函数连接型网络中,非线性输入模式得到了增强, 并使用了推广的δ学习规则。预测结果极好, 其相关系数和标准偏差分别为0.99904 和0.26885。 展开更多
关键词 维生素B族 函数连接网络 多组分 测定
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基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究 被引量:15
2
作者 王韶 周家启 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期142-146,共5页
发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来... 发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来快速计算行为指标(PI),形成FLNN分类器输入模式集。将FLNN分类模型和简化潮流模型相结合,提出了一种基于偶发事件筛选的函数型连接神经例络(FLNN)可靠性评估方法。用该方法对IEEE-RTS79测试系统进行计算,结果验证了该方法的正确性和有效性,同时表明了该方法在保证精度的前提下减少了计算时间,在目前情况下改进计算方法来提高计算精度比计及高阶事件的影响来提高计算精度更为有效。 展开更多
关键词 发输电系统 可靠性评估 函数连接神经网络 枚举法 电力系统
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切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用 被引量:2
3
作者 胡志恒 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第4期287-290,共4页
本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层... 本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。 展开更多
关键词 信道均衡 码序列 数字通信 切比雪夫多项式 函数连接神经网络
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一种复值函数型连接神经网络 被引量:1
4
作者 胡志恒 李春光 +1 位作者 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第2期95-99,共5页
本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经... 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。 展开更多
关键词 信号处理 复数域信号 复值函数连接神经网络 非线性信号 激活函数
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基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正 被引量:2
5
作者 郭全民 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期5-7,共3页
通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。... 通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。网络仿真结果与分段线性拟合曲线的比较表明:这种非线性校正模型结构简单、收敛速度快、逼近精度高。 展开更多
关键词 瓦斯传感器 函数连接神经网络 非线性校正
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函数型连接神经网络偶发事件分类器设计
6
作者 王韶 张安邦 周家启 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期66-69,共4页
偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用... 偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器。讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标。通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度。 展开更多
关键词 函数连接神经网络 偶发事件 分类器
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基于函数连接型神经网络的热电偶非线性校正 被引量:2
7
作者 沈杨 蒲海波 +1 位作者 李兴林 孙杰 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第4期13-15,共3页
针对目前常用的查表和最小二乘等传统非线性校正方法的不足,提出了解决热电偶非线性校正问题的函数连接型神经网络算法。利用传感器的原始数据,得到输入、输出样本对,训练神经网络得到动态修正模型。实际结果表明:这种智能测温方法比传... 针对目前常用的查表和最小二乘等传统非线性校正方法的不足,提出了解决热电偶非线性校正问题的函数连接型神经网络算法。利用传感器的原始数据,得到输入、输出样本对,训练神经网络得到动态修正模型。实际结果表明:这种智能测温方法比传统的测温方法在系统测量速度和精度方面均有很大提高。该方法可应用于很多系统的非线性校正。 展开更多
关键词 函数连接 非线性 热电偶 神经网络
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快速多视角特权协同随机向量函数连接网络 被引量:1
8
作者 吴天宇 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第10期2320-2329,共10页
现实情况中通常会针对同一对象从不同途径或层面获得特征数据,称这样获得的数据为多视角数据。对于多视角数据的挖掘利用具有研究价值,与传统的单视角学习相比表现出一定优势。多视角学习(MVL)中一个重要的问题是如何在满足视角间互补... 现实情况中通常会针对同一对象从不同途径或层面获得特征数据,称这样获得的数据为多视角数据。对于多视角数据的挖掘利用具有研究价值,与传统的单视角学习相比表现出一定优势。多视角学习(MVL)中一个重要的问题是如何在满足视角间互补情况下同时保持视角之间一致性。为解决上述问题,基于多视角学习和特权信息学习(LUPI)概念,以随机向量函数连接网络(RVFL)为基础,提出了一种快速多视角特权协同随机向量函数连接网络(FMPRVFL)来有效地解决多视角分类任务。该方法的基本思想是在平均情况下相互利用冗余视角的附加信息作为特权信息监督当前视角的分类。在此基础上设计的FMPRVFL的目标函数可以利用解析解对目标函数进行优化,从而使FMPRVFL训练速度更快。理论分析表明,与经典的多视角学习方法相比,FMPRVFL可以提供额外的泛化能力。在64个数据集上的实验结果表明,FMPRVFL在平均测试精度和运行时间上都优于比较方法。 展开更多
关键词 多视角学习(MVL) 特权信息 随机向量函数连接网络(RVFL)
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基于反向传播神经网络的SVM技术在电压型变流器中的应用研究 被引量:13
9
作者 李建林 李玉玲 +1 位作者 李淳 张仲超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期71-74,共4页
在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,... 在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,缩短了计算时间,采样周期的可进一步缩短。仿真和实验表明:CPN-SVM 除了具备 SVM 的固有优点外,还有下述几个显著优点:①大大降低了整个控制系统的软硬件成本,提高了对开关瞬态位置判断的准确性;②随着采用周期的缩短,最大开关频率相应增大,从而提高了整个系统的传输带宽③避免了由于计算误差给 SVM 波形中所带来的附带谐波。 展开更多
关键词 SVM技术 反向传播神经网络 变流器 应用 空间矢量调制 神经网络结构 三相电压 基本原理 作用时间 线性运算 正弦函数 计算时间 采样周期 控制系统 开关频率 计算误差 传输带宽 CPN 缩短 软硬件 准确性 仿真
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一类复值神经网络的随机指数鲁棒稳定性 被引量:2
10
作者 徐晓惠 施继忠 +2 位作者 严超 张继业 徐延海 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期374-380,共7页
为分析Markova跳变参数对系统的影响,研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下,首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理,研究了该系统平衡点的存在性和唯... 为分析Markova跳变参数对系统的影响,研究了一类具有Markova跳变参数和变时滞的复数域区间神经网络的动态行为。在假定复数域激活函数仅满足Lipchitz条件的情况下,首先利用M矩阵理论和同胚映射相关原理,研究了该系统平衡点的存在性和唯一性。然后利用矢量Lyapunov函数法分析了不同模式下平衡点的随机指数鲁棒稳定性。建立的稳定性条件推广了现有结论,并且容易验证。最后,通过一个数值仿真算例验证了所得结论的可行性。 展开更多
关键词 复数域 Markova跳变参数 神经网络 随机指数鲁棒稳定性 变时滞 矢量Lyapunov函数
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非线性动态传感器系统的H模型神经网络辨识 被引量:3
11
作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 马婧 雷超 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1390-1394,共5页
针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型... 针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型参数的新型神经网络结构,推导了基于反向传播的网络权系数调整方法。通过网络迭代训练同时得到静态与动态两个环节的模型参数。最后通过一个H模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法是有效的。 展开更多
关键词 传感器 系统辨识 函数连接神经网络 HAMMERSTEIN模 非线性动态系统
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基于U型检测网络的图像篡改检测算法 被引量:6
12
作者 王珠珠 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期171-178,共8页
针对图像篡改检测算法依赖单一图像属性、适用度不高以及当前基于深度学习的检测算法时间复杂度过高、精度较低等缺陷,提出了一种基于U型检测网络的图像篡改检测算法。该算法首先利用连续的卷积层和最大池化层提取图像中多阶段的特征信... 针对图像篡改检测算法依赖单一图像属性、适用度不高以及当前基于深度学习的检测算法时间复杂度过高、精度较低等缺陷,提出了一种基于U型检测网络的图像篡改检测算法。该算法首先利用连续的卷积层和最大池化层提取图像中多阶段的特征信息,然后将得到的特征信息通过上采样操作恢复至输入图像的分辨率大小。同时,为保证在提取图像高级语义信息的同时实现更高的检测精度,U型检测网络中各阶段的输出特征会和对应的通过上采样层的输出特征进行合并。U型检测网络在一般网络展现出来的特性上,进一步探究了图像中篡改与非篡改区域间的隐藏特征信息,利用其端到端的网络结构和提取图像上下文间较强关联信息的属性,可以实现快速且高精度的检测效果。最后利用全连接条件随机场对U型检测网络的输出结果进行优化,以获得更精细的检测效果。实验结果表明,所提算法效果优于传统的基于图像单一属性的篡改检测算法和当前基于深度学习的检测算法,并且具有较好的顽健性。 展开更多
关键词 U检测网络 隐藏特征信息 连接条件随机 图像篡改检测
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双层BP人工神经网络连接权值的性质 被引量:4
13
作者 孙效功 冯天瑾 陈佐林 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1994年第S2期29-33,共5页
从理论上分析和探讨具有S型连结函数的双层BP网络连接权值和阈值的性质,并进行实例验证,本文有助于神经网络内部行为的研究。
关键词 神经网络 连接权值 S连结函数 双层BP网络
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磨机负荷参数快速去相关神经网络集成模型 被引量:5
14
作者 赵立杰 李彬 +2 位作者 汪滢 陈斌 王魏 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第9期1952-1957,共6页
磨机负荷是与磨矿过程生产效率、产品质量、能源消耗密切相关的重要指标。由于封闭旋转运行的工作特点,球磨机负荷参数难以直接有效测量。针对集成模型成员间的相关性相对较高的问题,提出一种基于快速去相关神经网络集成的球磨机负荷参... 磨机负荷是与磨矿过程生产效率、产品质量、能源消耗密切相关的重要指标。由于封闭旋转运行的工作特点,球磨机负荷参数难以直接有效测量。针对集成模型成员间的相关性相对较高的问题,提出一种基于快速去相关神经网络集成的球磨机负荷参数建模方法。该方法采用随机向量函数连接(Random Vector Functional-Link,RVFL)网络生成磨机负荷参数集成模型个体,随机分配RVFL个体模型隐含层参数,使用负相关(Negative Correlation Learning,NCL)算法,将集成模型转化为线性方程求解集成模型参数。球磨机运行试验数据的仿真实验结果验证了所提球磨机负荷模型的有效性。 展开更多
关键词 磨机负荷 负相关学习 快速去相关神经网络集成 随机向量函数连接网络
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镧系金属离子Ln^(3+)定量构效关系的神经网络研究 被引量:11
15
作者 杨兴华 印春生 潘忠孝 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1466-1471,共6页
以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联... 以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联和预测 ,获得了非常好的结果 .与对应的线性模型比较表明 。 展开更多
关键词 镧系金属离子 定量构效关系 QSPR 函数连接神经网络 非线性关联 EDTA 配合物
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基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测 被引量:7
16
作者 杨春霞 王耀力 +1 位作者 王力波 常青 《电测与仪表》 北大核心 2019年第10期82-86,98,共6页
针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLN... 针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对 NW-FLNN神经网络、逆传播 B P神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较B P神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。 展开更多
关键词 小波神经网络 随机矢量函数连接型网络 小波链神经网络 电价预测
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基于改进遗传神经网络的微硅加速度传感器动态补偿研究 被引量:5
17
作者 俞阿龙 黄惟一 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期455-458,共4页
比较遗传算法与神经网络的特点 ,并对将遗传算法用于函数连接型神经网络 (FLNN)的优点进行了研究 .对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进 ,提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法 .该方... 比较遗传算法与神经网络的特点 ,并对将遗传算法用于函数连接型神经网络 (FLNN)的优点进行了研究 .对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进 ,提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法 .该方法不依赖于传感器的动态模型 ,可根据传感器的动态响应数据 ,建立补偿模型 ,采用改进遗传神经网络搜索和优化补偿模型参数 ,既保留了遗传算法的全局搜索能力 ,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力 .介绍补偿原理及算法 ,给出动态补偿网络的数学模型 .结果表明 ,该补偿方法能克服FLNN收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷 ,具有网络训练速度快、实时性好、良好的全局搜索能力、精度高。 展开更多
关键词 微硅加速度传感器 函数连接神经网络 动态补偿 遗传算法
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人工神经网络用于Ln^(3+)的萃合及协萃体系稳定常数的关联和预测 被引量:3
18
作者 杨兴华 张南生 潘忠孝 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期51-54,共4页
研究了影响 Ln3+离子的萃合及协萃合物稳定性的有关因素。以 L n3+离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN) ,对 Ln3+的 HTTA萃合物 ,HTTA- P35 0协萃合物及HTTA- ... 研究了影响 Ln3+离子的萃合及协萃合物稳定性的有关因素。以 L n3+离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN) ,对 Ln3+的 HTTA萃合物 ,HTTA- P35 0协萃合物及HTTA- TPB协萃合物的稳定常数分别进行非线性关联和预测 。 展开更多
关键词 协萃体系 镧系金属离子 HTTA P350 TPB 函数连接 神经网络 稳定常数 协同萃取
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基于密集循环网络的视网膜图像分割方法 被引量:3
19
作者 杨云 周舒婕 +1 位作者 李程辉 张娟娟 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1702-1711,共10页
针对视网膜血管在分割过程容易出现细节特征信息丢失、血管轮廓模糊等问题,提出一种改进的循环分割对抗网络算法。该算法改进了分割器的网络模型,在U型网络上、下采样过程中添加了密集连接结构,充分保留了图像的特征信息,提升了模型的... 针对视网膜血管在分割过程容易出现细节特征信息丢失、血管轮廓模糊等问题,提出一种改进的循环分割对抗网络算法。该算法改进了分割器的网络模型,在U型网络上、下采样过程中添加了密集连接结构,充分保留了图像的特征信息,提升了模型的泛化能力以及鲁棒性,缓解了过度分割现象。为防止网络退化,将损失函数替换为最小二乘函数,提高了图像的分割质量,提升了网络模型训练的稳定性。实验结果表明,本文的网络模型在DRIVE以及CHASE数据集中,两者分割的准确性、敏感性分别达到了96.93%、84.30%以及96.94%、79.92%。该算法具有较好的网络泛化能力以及分割准确率,可以为疾病诊断提供重要的依据。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 循环分割对抗网络 U网络 密集连接结构 损失函数
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人工神经网络用于锕系离子An^(3+)水解常数pK_1预测研究 被引量:1
20
作者 杨兴华 张南生 潘忠孝 《无机化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2002年第6期627-630,共4页
A set of parameters such as ionic radi i,electronegativity,base state L v alues,and periodic factors,defined in this work,were used to nonlinearly c orrelate hydrolysis constants p K1of the lanthanide and actinide met... A set of parameters such as ionic radi i,electronegativity,base state L v alues,and periodic factors,defined in this work,were used to nonlinearly c orrelate hydrolysis constants p K1of the lanthanide and actinide metal ions(Ln3?and An 3?£(c)with the functional£-link net£¨FLN£(c)£(r)Training the functional£-link net£¨FLN£(c)with a group mix stylebooks make up of 13Ln3? and 4An3?,10An 3?p K 1 were predicted by FLN£(r) 展开更多
关键词 人工神经网络 锕系离子 水解常数 函数连接 神经网络 预测 水溶液化学
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