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BP混沌混合神经网络在光纤陀螺温度漂移预测中的应用 被引量:6
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作者 潘华 李安 胡柏青 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第6期73-75,共3页
提出使用BP混沌混合神经网络建立FOG温度漂移模型的方法。该方法在BP算法中采用了改进型Logistic-Map映射生成的混沌变量,能够避免陷入局部最小,可迅速达到全局最优。应用该方法分析某型FOG温度漂移实测数据,结果表明其具有良好的预测... 提出使用BP混沌混合神经网络建立FOG温度漂移模型的方法。该方法在BP算法中采用了改进型Logistic-Map映射生成的混沌变量,能够避免陷入局部最小,可迅速达到全局最优。应用该方法分析某型FOG温度漂移实测数据,结果表明其具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 光纤陀螺 温度漂移预测 bp混沌混合神经网络 改进型Logistic-Map映射
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基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测
2
作者 郝博 徐才宪 +1 位作者 姜琦 杨斌 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期130-134,141,共6页
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系... 采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系数、发射角度、风速和弹丸初速已知的条件下对弹丸全弹道飞行时间预测的准确性与稳定性。结果表明,改进SSA-BP预测模型提高了弹丸全弹道飞行时间预测的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 弹丸全弹道飞行时间 bp神经网络 SSA优化算法 Tent混沌映射 高斯变异
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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
3
作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 Circle混沌映射 故障预测 火控系统 bp神经网络 麻雀搜索算法
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基于改进的SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型研究 被引量:4
4
作者 刘伟韬 李蓓蓓 +2 位作者 杜衍辉 韩梦珂 赵吉园 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期98-105,115,共9页
机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,... 机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,用于对矿井突水水源进行定量辨识。以鲁能煤电股份有限公司阳城煤矿为研究对象,通过常规离子浓度分析、Piper三线图对该煤矿水样的水化学特征进行分析,初步判断矿井水来源于奥灰含水层和三灰含水层,并确定Na^(+)+K^(+)浓度、Ca^(2+)浓度、Mg^(2+)浓度、HCO_(3)^(-)浓度、SO_(4)^(2-)浓度、Cl^(-)浓度、矿化度、总硬度、pH值作为突水水源识别指标;建立基于改进SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型:首先进行SSA参数设置,引入Sine混沌映射使麻雀种群均匀分布,然后通过计算适应度值进行麻雀种群的更新,引入随机游走策略扰动当前最优个体,如果满足终止条件,则获得最优BP神经网络权重和阈值,最后基于构建的BP神经网络,输出识别结果。研究结果表明:①改进的SSA-BP模型在训练集上的识别准确率达95.6%,在测试集上的识别准确率达100%。②改进的SSA-BP神经网络模型与BP神经网络模型、SSA-BP神经网络模型对比结果:BP神经网络模型误判率为5/18,SSA-BP神经网络模型的误判率为2/18,改进的SSA-BP神经网络模型误判率为0,迭代10次后趋于稳定,且与设定的目标误差相差最小,初始适应度值最优,识别结果可信度高。③将阳城煤矿5组矿井水水样数据作为输入层数据输入到训练好的模型中,矿井水水样的主要来源为奥灰含水层、三灰含水层和山西组含水层,模型识别结果与水化学特征分析的结论相互印证,实现了精准区分。 展开更多
关键词 矿井突水水源识别 水化学特征 麻雀搜索算法 bp神经网络 混沌映射 随机游走策略
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基于BP神经网络的混沌振子相态识别
5
作者 谢扬华 陆禹初 陈伶俐 《通讯世界》 2024年第7期148-150,共3页
混沌振子对微弱信号具有较好的检测效果,其对特定频率信号的敏感性和抗干扰性,能有效解决孤岛检测、电能质量分析、局部放电检测以及绝缘检测中信号微弱等问题。对混沌振子进行分析,并提出基于反向传播(BP)神经网络的状态识别方法,利用... 混沌振子对微弱信号具有较好的检测效果,其对特定频率信号的敏感性和抗干扰性,能有效解决孤岛检测、电能质量分析、局部放电检测以及绝缘检测中信号微弱等问题。对混沌振子进行分析,并提出基于反向传播(BP)神经网络的状态识别方法,利用混沌振子的相图特征进行训练。该方法准确率可达100%,且速度较快,为电网微弱信号检测提供了新思路。 展开更多
关键词 混沌振子 bp神经网络 微弱信号检测 相态识别
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基于混沌分析的BP神经网络模型及其在负荷预测中的应用 被引量:11
6
作者 李眉眉 丁晶 覃光华 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2004年第4期15-18,共4页
结合混沌分析理论和BP神经网络,提出在混沌相空间建立BP神经网络模型。运用混沌方法构成训练样本及确定神经网络的网络结构,用神经网络拟合相空间相点演化的非线性关系。并利用该模型对具混沌特性的电力系统日负荷时间序列进行短期预测... 结合混沌分析理论和BP神经网络,提出在混沌相空间建立BP神经网络模型。运用混沌方法构成训练样本及确定神经网络的网络结构,用神经网络拟合相空间相点演化的非线性关系。并利用该模型对具混沌特性的电力系统日负荷时间序列进行短期预测,对比了标准BP网络模型和混沌线性回归模型的预测结果,结果表明基于混沌分析的BP神经网络模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 混沌分析 bp神经网络 相空间 电力负荷预测
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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量:21
7
作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页
提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多
关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整bp算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报
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基于混沌蚁群算法的BP神经网络训练研究 被引量:6
8
作者 袁冬根 刘晓东 +1 位作者 蔡磊 袁德国 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第4期11-14,共4页
针对BP学习算法依赖于初始权值的选择和只能处理具有求导或者梯度特性目标函数,导致函数逼近误差较大的缺点,基于适值理论,建立了混沌蚁群算法模型.采用实值编码,把BP神经网络的权值和偏值作为混沌蚁群算法搜索的蚂蚁空间位置;设置合适... 针对BP学习算法依赖于初始权值的选择和只能处理具有求导或者梯度特性目标函数,导致函数逼近误差较大的缺点,基于适值理论,建立了混沌蚁群算法模型.采用实值编码,把BP神经网络的权值和偏值作为混沌蚁群算法搜索的蚂蚁空间位置;设置合适的适值函数,对BP神经网络权值进行训练,并将其应用于曲线拟和.分别用混沌蚁群算法对不包含噪声的BP神经网络和包含噪声的BP神经网络进行了训练仿真,对仿真结果进行分析,取得了很好的效果. 展开更多
关键词 群智能 混沌蚁群算法 bp神经网络
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基于IWOA-BP神经网络图像复原
9
作者 何昌 詹道桦 +3 位作者 周倍 罗志锋 黄仁彬 王晗 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第5期93-98,共6页
针对传统复原算法在退化图像复原过程中存在明显滞后的问题,建立了一种改进的鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)-BP神经网络图像复原模型。首先,通过Tent混沌增强初始种群的均匀性和多样性;其次,采用非线性权重和... 针对传统复原算法在退化图像复原过程中存在明显滞后的问题,建立了一种改进的鲸鱼算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)-BP神经网络图像复原模型。首先,通过Tent混沌增强初始种群的均匀性和多样性;其次,采用非线性权重和改进的收敛因子,平衡算法的全局搜索与局部寻优能力;最后,结合Levy飞行策略更新个体位置,帮助算法跳出局部最优。随后采用经典图像数据,建立IWOA-BP模型。选取PSNR、SSIM和NMSE作为网络模型的评价指标,与BP、GWO-BP、WOA-BP进行对比。实验结果表明IWOA-BP模型图像复原视觉效果更好,提高了图像复原的质量。 展开更多
关键词 图像复原 bp神经网络 Tent混沌 Levy飞行 改进的鲸鱼算法
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基于BP神经网络沥青混合料低温弯拉应变预测模型 被引量:9
10
作者 谭忆秋 公维强 徐慧宁 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第2期224-229,共6页
目的分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果... 目的分析影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,预测沥青混合料低温弯拉应变.方法基于Mablab7.1平台,应用灰色关联熵法分析了影响沥青混合料低温弯拉应变的因素,建立了结构为9-14-1的三层沥青混合料低温弯拉应变的BP神经网络预测模型.结果根据灰色关联熵法分析,确定了5℃延度、针入度指数PI、当量脆点t1.2、当量软化点t800、FAc比、25℃针入度、FAf比、软化点、CA比等9个影响因素作为神经网络模型的输入因素.通过43组试验数据对BP神经网络模型进行了学习训练,并用另外5组试验数据对模型进行了检验.预测结果与实测结果误差在工程要求精度范围以内.结论预测结果与实测结果的拟和程度较高,预测模型可信,可用于沥青混合料低温性能预测. 展开更多
关键词 沥青混合 低温弯拉应变 bp神经网络 预测模型 灰色关联熵
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基于BP神经网络的沥青混合料低温性能预测模型 被引量:7
11
作者 谭忆秋 公维强 +1 位作者 周纯秀 宋宪辉 《中外公路》 北大核心 2008年第6期213-216,共4页
该文应用灰熵关联度法从沥青性质和级配两个方面分析了沥青混合料低温性能的主要影响因素,建立了沥青混合料低温性能BP神经网络预测模型。通过43组试验数据对模型进行了学习训练,并用另外5组试验数据对模型进行了检验。检验结果表明:预... 该文应用灰熵关联度法从沥青性质和级配两个方面分析了沥青混合料低温性能的主要影响因素,建立了沥青混合料低温性能BP神经网络预测模型。通过43组试验数据对模型进行了学习训练,并用另外5组试验数据对模型进行了检验。检验结果表明:预测模型可信,精度能满足要求,可用于沥青混合料低温性能预测。 展开更多
关键词 低温性能 bp神经网络 沥青混合 预测模型 灰熵关联度分析
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基于遗传算法及BP神经网络的混合孤岛检测方法 被引量:5
12
作者 余运俊 衷国瑛 +2 位作者 万晓凤 辛建波 夏永洪 《可再生能源》 CAS 北大核心 2018年第5期701-706,共6页
文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机理和在Matlab/Simulink实验结果的分析,该方法检测盲区更小,... 文章提出一种基于遗传算法及BP神经网络的混合光伏孤岛检测方法,该方法通过遗传算法优化了BP神经网络的初始权值和阈值,有效改进了BP神经网络局部最优的缺点。通过对其检测机理和在Matlab/Simulink实验结果的分析,该方法检测盲区更小,不影响系统电能质量,检测速度更快,误判率低。在DSP中进行了该算法的软硬件实现,实验结果验证了这种方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 混合孤岛检测方法 检测盲区
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BP神经网络在混合原油凝点预测中的应用 被引量:6
13
作者 侯磊 许新裕 刘秀联 《石油化工高等学校学报》 CAS 2009年第3期86-88,98,共4页
通过研究BP神经网络算法和混合原油凝点测量数据,用BP神经网络建立一种混合原油的凝点预测模型。引入具有高度非线性预测能力的误差反向传播的人工神经网络方法,以单组分原油凝点及其配比作为神经网络的输入向量,以混合原油凝点为输出向... 通过研究BP神经网络算法和混合原油凝点测量数据,用BP神经网络建立一种混合原油的凝点预测模型。引入具有高度非线性预测能力的误差反向传播的人工神经网络方法,以单组分原油凝点及其配比作为神经网络的输入向量,以混合原油凝点为输出向量,研究混合原油凝点与单组分原油凝点及配比之间的相关性。预测结果表明,混合原油凝点预测值的最大绝对偏差为0.128℃,平均绝对偏差为0.022℃,BP神经网络的凝点预测结果准确性明显优于其它混合原油凝点预测模型。 展开更多
关键词 bp神经网络 混合原油 凝点 预测
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一类混合时变时滞混沌神经网络自适应同步研究 被引量:3
14
作者 刘兆冰 张化光 杨东升 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期475-478,共4页
基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此... 基于微分方程的拉萨尔不变集原理和自适应动态反馈控制技术,研究了一类带有完全未知参数和混合时变时滞的混沌神经网络的自适应同步问题,给出了保证两个具有相同结构但具有完全未知参数的时滞混沌神经网络同步的控制律的设计方法.在此自适应控制律的作用下,达到了同步与参数辨识同时进行的目的.所设计的控制律简单,易于实现.仿真示例验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 未知参数 混合时变时滞 混沌神经网络 自适应同步 参数辨识
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基于改进的减法平均优化算法与BP神经网络的人脸识别
15
作者 杨泽锐 胡红萍 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期725-736,共12页
本文在减法平均优化算法(Subtraction Average-Based Optimizer,SABO)的初始化阶段引入了混沌映射,并与黄金正弦算法结合,提出了改进的减法平均优化算法(Improved Subtraction Average-Based Opti-mizer,ISABO),解决了减法平均优化算法... 本文在减法平均优化算法(Subtraction Average-Based Optimizer,SABO)的初始化阶段引入了混沌映射,并与黄金正弦算法结合,提出了改进的减法平均优化算法(Improved Subtraction Average-Based Opti-mizer,ISABO),解决了减法平均优化算法可能陷入到局部最优解的问题,并通过23个基准函数的极值寻优验证了ISABO的有效性。针对静态的人脸图像的分类识别问题,本文依次利用直方图均衡化处理方法和高斯滤波处理方法进行图像预处理,再利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对图像进行特征提取,最后利用ISABO算法优化BP神经网络实现人脸图像分类,这样建立了基于ISABO和BP神经网络的人脸识别模型ISABO-BP。实验结果表明,本文提出的ISABO-BP在ORL人脸数据库的人脸识别平均准确率为97.50%,优于其他比较算法,并且拥有良好的稳定性,有效降低了误识率、拒识率以及拒错比。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析法 减法平均优化算法 黄金正弦算法 混沌映射 bp神经网络
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混沌遗传算法对BP神经网络的改进研究 被引量:6
16
作者 孟栋 樊重俊 王家桢 《数学理论与应用》 2014年第1期102-110,共9页
BP神经网络算法是目前应用最广泛的一种神经网络算法,但有收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺陷.本文利用混沌遗传算法(CGA)具有混沌运动遍历性、遗传算法反演性的特性来改进BP神经网络算法.该算法的基本思想是用混沌遗传算法对BP神经网... BP神经网络算法是目前应用最广泛的一种神经网络算法,但有收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺陷.本文利用混沌遗传算法(CGA)具有混沌运动遍历性、遗传算法反演性的特性来改进BP神经网络算法.该算法的基本思想是用混沌遗传算法对BP神经网络算法的初始权值和初始阈值进行优化.把混沌变量加入遗传算法中,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度;用混沌遗传算法优化后得到的最优解作为BP神经网络算法的初始权值和阈值.通过实验观察,改进后的结果与普通的BP神经网络算法的结果相比,具有更高的准确率. 展开更多
关键词 混沌 遗传算法 bp神经网络 智能算法
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基于混沌理论和BP神经网络的某基地电力短期负荷预测 被引量:2
17
作者 宋振宇 谭勖 +1 位作者 刘宇 邵阳 《兵工自动化》 2011年第11期43-46,共4页
为了合理安排并优先保证军事基地中的电力调度问题,提出一种基于混沌时间序列和BP神经网络相结合的电力短期负荷预测方法。根据混沌理论及神经网络方法,先基于延迟坐标相空间重构技术,再应用互信息法和饱和关联维数法,选择延迟时间和嵌... 为了合理安排并优先保证军事基地中的电力调度问题,提出一种基于混沌时间序列和BP神经网络相结合的电力短期负荷预测方法。根据混沌理论及神经网络方法,先基于延迟坐标相空间重构技术,再应用互信息法和饱和关联维数法,选择延迟时间和嵌入维数m,然后用BP神经网络来实现预测,并通过对海军某基地的电网的时间负荷序列进行实测仿真。仿真结果表明:相对误差均在5%以内,且有33.3%的误差在1%以内,证明该预测方法具有较高的预测精度和应用价值。 展开更多
关键词 混沌时间序列 bp神经网络 短期负荷预测
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基于混沌时间序列的BP神经网络电力负荷预测 被引量:3
18
作者 宫蕴瑞 王瑞 朱建良 《信息技术》 2005年第11期41-43,共3页
在混沌时间序列的基础上,应用BP神经网络对电力负荷进行了预测,并对模型特性进行了分析。理论分析和实例计算均表明该预测模型的精确度较高,适合在电力负荷预报中推广应用。
关键词 混沌 混沌时间序列 bp神经网络 电力负荷
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基于混沌SVM与BP神经网络预测材料价格指数 被引量:3
19
作者 刘伟军 胡友良 《公路与汽运》 2015年第4期268-272,共5页
为了解决工程造价指数难以预测非线性结构、数据拟合难度大、预测模型参数求解过于固定化、预测模型可靠性不高等问题,文中在混沌时间序列理论的基础上,结合机器学习算法支持向量机(SVM)技术和BP神经网络算法,提出混沌SVM与BP神经网络... 为了解决工程造价指数难以预测非线性结构、数据拟合难度大、预测模型参数求解过于固定化、预测模型可靠性不高等问题,文中在混沌时间序列理论的基础上,结合机器学习算法支持向量机(SVM)技术和BP神经网络算法,提出混沌SVM与BP神经网络组合预测模型。实例研究证明,该组合预测模型的精度比SVM预测模型、混沌SVM预测模型、BP神经网络预测模型和GM(1,1)预测模型的高,具有拟合非线性和预测线性波动的能力,可用于工程造价指数预测。 展开更多
关键词 工程管理 混沌SVM(支持向量机) bp神经网络 材料价格指数 预测模型
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基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究 被引量:5
20
作者 霍晓宇 杨仕教 吴长振 《南华大学学报(自然科学版)》 2012年第2期26-31,共6页
神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,... 神经网络在时间序列的预测中得到广泛的应用,但神经网络模型的输入层神经元个数的选取仍然没有一个明确的解析式来表达.为解决这个问题,在非线性动力系统中,根据混沌理论重构相空间,通过最大Lyapunov指数判定时间序列是否存在混沌现象,存在则通过G-P算法计算出混沌吸引子的关联维数,进而获得相空间的嵌入维数作为神经网络的神经元个数.通过上述方法对铝现有价格进行建模,验证该方法对时间序列的短期预测有较好的精度,在此基础上,对未来一段时间铝价格进行预测. 展开更多
关键词 混沌时间序列 最大LYAPUNOV指数 G-P算法 bp神经网络
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