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基于机器学习的30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分的分配比预测研究
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作者 于婷 张音音 +6 位作者 张睿志 金文蕾 罗应婷 朱升峰 何辉 叶国安 龚禾林 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第1期14-23,共10页
为最优化后处理过程的实验条件、优化工艺、降低实验成本和时间,并提高后处理流程数学模拟的准确性,本文基于随机森林、支持向量回归和K近邻这3种经典的机器学习算法建立了30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分铀、钚、硝酸的分配比数学模型... 为最优化后处理过程的实验条件、优化工艺、降低实验成本和时间,并提高后处理流程数学模拟的准确性,本文基于随机森林、支持向量回归和K近邻这3种经典的机器学习算法建立了30%TBP/煤油-硝酸体系中主要组分铀、钚、硝酸的分配比数学模型,并基于不同数据集进行了超参数优化和模型训练。通过对模型进行验证和测试,发现采用随机森林算法建立的分配比模型准确度最高,其对铀预测的平均绝对相对误差达7.73%,较传统方法提高了约7%。与传统建模方法相比,机器学习方法建立模型的准确度更高。 展开更多
关键词 分配比数学模型 随机森林 支持向量回归 K近邻
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基于颜色分布信息的烟叶烟碱含量预测模型评估与比较
2
作者 谢嘉妮 云利军 +1 位作者 尹晓东 陈载清 《现代信息科技》 2025年第8期132-137,145,共7页
利用光学成像技术对一批已知烟碱含量的烟叶建立图像数据集,并使用神经网络模型U2-Net精准检测烟叶目标,通过提取烟叶目标的颜色分布信息,应用了4种典型的机器学习算法:随机森林(RF)、梯度提升(XGBoost)、多层感知机(MLP)和K-最近邻(KN... 利用光学成像技术对一批已知烟碱含量的烟叶建立图像数据集,并使用神经网络模型U2-Net精准检测烟叶目标,通过提取烟叶目标的颜色分布信息,应用了4种典型的机器学习算法:随机森林(RF)、梯度提升(XGBoost)、多层感知机(MLP)和K-最近邻(KNN),分别对烟叶烟碱含量进行了回归预测。结果显示KNN模型能有效利用颜色分布信息对烟叶烟碱含量进行精准预测,其决定系数R~2值高达97.46%,均方误差(MSE)低至0.020 2,平均绝对误差(MAE)低至0.075 6,证明烟叶颜色分布信息与烟碱含量之间具有显著的相关性,提供了一种有效的烟碱无损检测方法。 展开更多
关键词 颜色分布 烟碱预测 回归模型 K-近邻 无损检测
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An imputation/copula-based stochastic individual tree growth model for mixed species Acadian forests: a case study using the Nova Scotia permanent sample plot network
3
作者 John A. Kershaw Jr Aaron R. Weiskittel +1 位作者 Michael B. Lavigne Elizabeth McGarrigle 《Forest Ecosystems》 SCIE CSCD 2017年第4期251-263,共13页
Background: A novel approach to modelling individual tree growth dynamics is proposed. The approach combines multiple imputation and copula sampling to produce a stochastic individual tree growth and yield projection... Background: A novel approach to modelling individual tree growth dynamics is proposed. The approach combines multiple imputation and copula sampling to produce a stochastic individual tree growth and yield projection system. Methods: The Nova Scotia, Canada permanent sample plot network is used as a case study to develop and test the modelling approach. Predictions from this model are compared to predictions from the Acadian variant of the Forest Vegetation Simulator, a widely used statistical individual tree growth and yield model. Results: Diameter and height growth rates were predicted with error rates consistent with those produced using statistical models. Mortality and ingrowth error rates were higher than those observed for diameter and height, but also were within the bounds produced by traditional approaches for predicting these rates. Ingrowth species composition was very poorly predicted. The model was capable of reproducing a wide range of stand dynamic trajectories and in some cases reproduced trajectories that the statistical model was incapable of reproducing. Conclusions: The model has potential to be used as a benchmarking tool for evaluating statistical and process models and may provide a mechanism to separate signal from noise and improve our ability to analyze and learn from large regional datasets that often have underlying flaws in sample design. 展开更多
关键词 nearest neighbor imputation Copula sampling Individual tree growth model Mortality INGROWTH Mixed species stand development Acadian forests Nova Scotia
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煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究 被引量:2
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作者 戴剑博 王忠宾 +6 位作者 张琰 司垒 魏东 周文博 顾进恒 邹筱瑜 宋雨雨 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期209-221,共13页
在煤矿井下钻探领域,钻进速度(DR)是评估钻探作业最有效的指标之一,钻速预测是实现煤矿钻进智能化的前提条件,对于优化钻机钻进参数、降低作业成本、实现安全高效钻探具有重要意义。为此,提出煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法... 在煤矿井下钻探领域,钻进速度(DR)是评估钻探作业最有效的指标之一,钻速预测是实现煤矿钻进智能化的前提条件,对于优化钻机钻进参数、降低作业成本、实现安全高效钻探具有重要意义。为此,提出煤矿井下钻进速度影响因素及其智能预测方法研究,探索基于钻压、转速、扭矩以及钻进深度等少量钻机参数采用机器学习算法实现钻进速度精准预测。首先通过实验室微钻试验,深入分析煤岩力学性能、钻压、转速和钻进深度对扭矩、钻进速度影响规律。研究结果显示,在煤矿井下钻进过程中,随着钻进压力增大,钻进速度呈逐渐升高趋势,在较高的转速条件下钻进压力对钻进速度影响更加明显,转速增加有利于提高钻进速度,但转速对硬度较低的煤层钻进速度影响更为显著;然后,根据煤矿井下防冲钻孔现场数据,采用K–近邻(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林回归(RFR)3种不同的机器学习算法建立钻进速度预测模型,并结合粒子群算法(PSO)对3种模型超参数进行优化,最后对比分析PSO–KNN,PSO–SVR和PSO–RFR三种钻进速度预测模型预测结果。研究结果表明,PSO–RFR模型准确性最好,决定系数R2高达0.963,均方误差MSE仅有29.742,而PSO–SVR模型鲁棒性最好,在对抗攻击后评价指标变化率最小。本文研究有助于实现煤矿井下钻进速度的精准预测,为煤矿井下智能钻进参数优化提供理论支撑。 展开更多
关键词 钻机参数 K–近邻 随机森林回归 支持向量回归 粒子群算法 钻进速度预测
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延安市近50年来降水特征及趋势变化的小波分析研究 被引量:18
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作者 琚彤军 石辉 胡庆 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期230-235,共6页
利用Morlet小波对延安1952-2003年52年间的降水量进行了多时间尺度分析,结果表明,延安降水在3-6 a和25-32 a的时间尺度上变化较强,存在近22 a和3 a的降水周期,其中22 a的周期变化最为强烈。根据降水周期,延安年降水在2003年后的5-8 a内... 利用Morlet小波对延安1952-2003年52年间的降水量进行了多时间尺度分析,结果表明,延安降水在3-6 a和25-32 a的时间尺度上变化较强,存在近22 a和3 a的降水周期,其中22 a的周期变化最为强烈。根据降水周期,延安年降水在2003年后的5-8 a内相对偏多,2007-2009年左右达到最大值,然后降水量开始减少,从2013年左右开始进入一个约10 a的少雨阶段。基于1952-1990年降水量资料,建立小波变换的最近邻抽样回归模型,用1990-2003年13 a的年降水量变化作为校验,13年中有11年的预测结果相对误差小于30%,说明小波分析和最近邻抽样回归模型结合可以较好地预测降水量的年际变化。 展开更多
关键词 降水 小波分析 最近邻抽样回归模型 延安市
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年径流预测的自适应NNBR-ANN耦合模型 被引量:13
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作者 万星 丁晶 +1 位作者 严秉忠 张晓丽 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期5-8,共4页
以基本遗传算法为基础,优化人工神经网络与最近邻耦合模型的基本参数,得到无参数的自适应NNBR-ANN耦合模型。应用此模型对黄河青铜峡年平均流量进行预测,并与单独的人工神经网络模型和最近邻抽样回归模型预测结果进行比较分析。结果表明... 以基本遗传算法为基础,优化人工神经网络与最近邻耦合模型的基本参数,得到无参数的自适应NNBR-ANN耦合模型。应用此模型对黄河青铜峡年平均流量进行预测,并与单独的人工神经网络模型和最近邻抽样回归模型预测结果进行比较分析。结果表明:此方法将模型的基本参数进行优化处理,打破传统的定参方法,用于径流预测更加方便适用,且预测精度更高。 展开更多
关键词 中长期预测 耦合模型 人工神经网络 最近邻抽样回归模型 遗传算法
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基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型 被引量:7
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作者 蒋尚明 金菊良 +2 位作者 袁先江 汤广民 于凤存 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2013年第7期5-9,共5页
集对分析理论为处理确定、不确定系统提供了新的途径,根据集对分析理论建立起来的预测联系数回归模型可以明显改善回归模型的预测精度。对于预测因子结构具有的动态性,文中将利用近邻估计,通过计算各个预测因子的变异系数,来判断预测因... 集对分析理论为处理确定、不确定系统提供了新的途径,根据集对分析理论建立起来的预测联系数回归模型可以明显改善回归模型的预测精度。对于预测因子结构具有的动态性,文中将利用近邻估计,通过计算各个预测因子的变异系数,来判断预测因子在某次预测中处于强势或者弱势,进而动态地选择预报功能大的强势因子,消除对预报起负面作用的弱势因子的作用,这样很好地体现了预测因子结构中具有的动态性。基于此建立了基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型(NNEDCNR)。结果说明:用NNE-DCNR去预测年径流量,预测精度比常用预测方法有显著提高,在水文水资源的预测中具有推广应用价值。 展开更多
关键词 年径流预测 近邻估计 回归模型 集对分析 联系数 变异系数
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最近邻抽样回归模型在水文水资源预报中的应用 被引量:59
8
作者 王文圣 向红莲 丁晶 《水电能源科学》 2001年第2期8-10,共3页
介绍了最近邻抽样回归模型进行单因子和多因子预测建模的基本思想和实现算法。通过水文水资源中的两个实例对 NNBR模型的预测效果进行了验证 ,并与自回归模型。
关键词 最近邻抽样回归模型 自回归模型 水文水资源 预报
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城市轨道交通进站客流量短时预测模型研究 被引量:16
9
作者 刘美琪 焦朋朋 孙拓 《城市轨道交通研究》 北大核心 2015年第11期13-17,29,共6页
利用数学方法可以改善城市轨道交通进站客流量的短时预测效果,促进轨道交通车站客流管理智能化水平。首先建立K近邻非参数回归模型,然后在传统卡尔曼滤波模型的观测方程中引入偏差修正系数以提高其预测精度;再采用贝叶斯方法将以上两模... 利用数学方法可以改善城市轨道交通进站客流量的短时预测效果,促进轨道交通车站客流管理智能化水平。首先建立K近邻非参数回归模型,然后在传统卡尔曼滤波模型的观测方程中引入偏差修正系数以提高其预测精度;再采用贝叶斯方法将以上两模型进行组合;最后利用2013年11月北京市地铁13号线的进站客流数据,研究对比这三类模型在早高峰、平峰、晚高峰和全天的预测精度。结果表明:K近邻非参数回归的总体预测精度最高;贝叶斯组合预测模型次之,但平峰时段效果最好;基于偏差修正系数的卡尔曼滤波模型晚高峰时适用性较差。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流量预测 K近邻非参数回归 贝叶斯组合模型
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基于多步预报模型的径流中长期预测研究 被引量:3
10
作者 刘冀 董晓华 +1 位作者 李英海 彭涛 《人民长江》 北大核心 2012年第10期46-49,57,共5页
针对径流中长期预报模型中广泛存在的不确定性问题,在以往研究的基础上,建立了基于最近邻回归预测的径流中长期多步概率预报模型。介绍了该模型的计算方法和重要参数的选取方法,并应用于实例预报工作中。结果表明,该模型在4个月的预报期... 针对径流中长期预报模型中广泛存在的不确定性问题,在以往研究的基础上,建立了基于最近邻回归预测的径流中长期多步概率预报模型。介绍了该模型的计算方法和重要参数的选取方法,并应用于实例预报工作中。结果表明,该模型在4个月的预报期内,具有较高的概率预报精度。同时,该模型概念清晰,避免了参数不确定性,不仅能够提供常规的确定性预报结果,而且能够给出在不同置信水平下的预报置信区间,便于量化预报风险,为最优决策的制定提供依据。 展开更多
关键词 径流 概率预报 时间序列 不确定性 最近邻回归
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小波最近邻抽样回归耦合模型在三江平原年降水预测中的应用 被引量:7
11
作者 刘东 付强 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期82-85,共4页
近些年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生。为解决上述问题,以853农场为例,对实测年降水资料进行差分和标准化处理,采用小波理论和最近邻抽样技术进行耦合分析,... 近些年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生。为解决上述问题,以853农场为例,对实测年降水资料进行差分和标准化处理,采用小波理论和最近邻抽样技术进行耦合分析,建立了853农场年降水小波最近邻抽样回归耦合预测模型,精度检验和对比分析结果表明,模型有效性和可靠性较高。该模型揭示了区域年降水量的时间变化规律,为853农场乃至整个三江平原充分利用天然降水、合理制定水稻灌溉制度以及地下水资源的恢复和可持续利用提供了科学依据。 展开更多
关键词 三江平原 井灌水稻 年降水量 小波变换 最近邻抽样回归模型 耦合预测
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基于概率模型LVQ的改进KNN分类新方法 被引量:1
12
作者 刘仲民 徐炎 +1 位作者 赵彦敏 胡文瑾 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第3期70-74,共5页
KNN是基于实例的算法,对于大规模样本算法分类性能不高.针对这一缺点,提出一种基于概率模型的学习矢量量化神经网络的改进KNN分类新方法.考虑到最优参考点训练的重要性,结合概率方法得到最佳参考点的判断准则函数,采用梯度下降最优化算... KNN是基于实例的算法,对于大规模样本算法分类性能不高.针对这一缺点,提出一种基于概率模型的学习矢量量化神经网络的改进KNN分类新方法.考虑到最优参考点训练的重要性,结合概率方法得到最佳参考点的判断准则函数,采用梯度下降最优化算法利用LVQ训练参考点的最佳位置.在对未知样本进行分类时选出样本x的K个近邻,采用"投票选举"机制最后判断样本x的所属类别.新方法减少KNN的计算复杂度和时间,弥补了KNN在处理大规模数据问题上的不足.在UCI中数据集上的仿真实验表明改进算法的可行性. 展开更多
关键词 K-近邻 学习矢量量化 模式分类 概率模型 大规模样本
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局部搜索算法在动态建立基准地价模型中的应用 被引量:1
13
作者 唐旭 赵松 祝国瑞 《中国土地科学》 CSSCI 2003年第4期37-42,共6页
传统基准地价评估中将地价样本检验剔除与回归模型建立分离 ,不能获取最优的基准地价评估模型。应用求解组合优化问题的局部搜索算法 ,将地价样本检验与模型建立有机结合 ,通过邻域搜索来实现地价样本组合和地价模型的动态优化。对算法... 传统基准地价评估中将地价样本检验剔除与回归模型建立分离 ,不能获取最优的基准地价评估模型。应用求解组合优化问题的局部搜索算法 ,将地价样本检验与模型建立有机结合 ,通过邻域搜索来实现地价样本组合和地价模型的动态优化。对算法的关键步骤进行了设计 ,通过合理的邻域函数和约束初始解设置 ,克服了算法在搜索过程中陷入局部最小的不足。试验结果表明 ,在样本置信水平相近的情况下 ,应用局部搜索算法计算的基准地价评估模型优于传统方法的建模结果。 展开更多
关键词 局部搜索算法 基准地价模型 邻域搜索 回归模型 土地级别 目标函数 求解组合
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非参数回归函数最近邻估计强相合性的研究 被引量:5
14
作者 孙道德 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第1期113-117,共5页
在样本序列{(xn,yn),n≥1}为平稳Φ-混合的情况下,研究了回归函数m(x)的最近邻估计mn(x)的强相合性问题,并给出了它在非参数判别中的一个应用.
关键词 非参数回归函数 最近邻估计 平稳Ф-混合序列 强相合性
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最近邻抽样回归模型及其在枯水期月径流预报中的应用 被引量:9
15
作者 刘晔 汤成友 《水科学与工程技术》 2011年第6期14-17,共4页
为合理调配水资源,做好枯季径流预报,可采用最近邻抽样回归模型进行预测。按照最近邻抽样回归模型的基本思路和实现算法,根据长江上游主要控制站——寸滩站1893年1月—2009年12月历史同期月整编资料,对该流域的枯季径流特性进行分析研究... 为合理调配水资源,做好枯季径流预报,可采用最近邻抽样回归模型进行预测。按照最近邻抽样回归模型的基本思路和实现算法,根据长江上游主要控制站——寸滩站1893年1月—2009年12月历史同期月整编资料,对该流域的枯季径流特性进行分析研究,通过建立模型,对模型预测效果进行验证。结果表明:该模型对枯季径流的预报精度较高,可用于作业预报。 展开更多
关键词 最近邻抽样回归模型 枯水期 月径流 预报
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最近邻抽样回归模型在纵向地表沉降预测中的应用
16
作者 王红卫 周健 简琦薇 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第S2期226-229,共4页
针对传统方法在盾构法施工地表沉降预测中过于形式化和数学化的缺点,本文引入最近邻抽样回归模型(NNBR)。将盾构法施工引起地表沉降的因素分为三类:结构类、地质类和施工参数类,结合NNBR模型的计算特点对不同种类的因素采取不同的处理措... 针对传统方法在盾构法施工地表沉降预测中过于形式化和数学化的缺点,本文引入最近邻抽样回归模型(NNBR)。将盾构法施工引起地表沉降的因素分为三类:结构类、地质类和施工参数类,结合NNBR模型的计算特点对不同种类的因素采取不同的处理措施:结构类因素视为常量;按照能否形成免压拱将地质土层分为两类,计算距离系数时同类地层中的地质类因素视为常量;施工参数类因素的影响近似用隧道埋深和盾构平均掘进速度来衡量。由于NNBR模型对纵向地表沉降进行预测时可忽略常量因素,从而大大简化诸多次要因素对预测结果的影响,最终可以隧道埋深和盾构平均掘进速度为预测因子来预测纵向地表沉降。结合工程实例,证明预测因子选择的合理性以及NNBR模型在纵向地表沉降预测中的实用性。 展开更多
关键词 最近邻抽样回归模型 盾构施工法 纵向地表沉降 预测方法
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一种新型耦合模型在月径流预测中的应用
17
作者 朱聪 王文圣 +1 位作者 程开宇 杨娟 《水力发电》 北大核心 2012年第1期14-16,共3页
基于投影寻踪分析与随机分析提出了一种新的耦合预测模型,运用投影寻踪技术将年内12个月径流由遗传算法优化得投影值,获取投影值与年径流的相关关系;建立年径流预测模型,由预测的年径流推算对应的投影值z^;寻找与z^最近邻的h个模式,由... 基于投影寻踪分析与随机分析提出了一种新的耦合预测模型,运用投影寻踪技术将年内12个月径流由遗传算法优化得投影值,获取投影值与年径流的相关关系;建立年径流预测模型,由预测的年径流推算对应的投影值z^;寻找与z^最近邻的h个模式,由最近邻回归进行年内月径流展望预测。将耦合模型应用于宝珠寺和三峡水电站入库月径流展望预测,结果表明该耦合模型可行且预测效果较好。 展开更多
关键词 投影寻踪 最近邻抽样回归 月径流预测
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周期叠加外延—最近邻抽样回归组合模型在韩江流域年径流预测中的应用 被引量:1
18
作者 李俊伟 《广东水利水电》 2016年第12期1-4,共4页
为提高年径流预报精度,尝试将周期叠加外延法与最近邻抽样回归模型结合,用韩江流域潮安站年径流系列作试验,结果表明组合模型预测合格率比单一周期叠加外延模型高,预测效果较好。
关键词 韩江 周期叠加外延模型 最近邻抽样回归模型 组合 年径流
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基于多因子最近邻抽样回归模型的径流相似性预报 被引量:16
19
作者 谭乔凤 陈然 +2 位作者 朱阳 胡立春 闻昕 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期521-527,共7页
针对传统径流预报精度不高、预见期不足的问题,提出基于降雨、径流相似性的径流预报方法,采用大数据挖掘在历史降雨产流过程中搜索相似过程,预测后期径流最可能的过程线。为了延长径流预报预见期,实时接入降雨预报信息,提出3种径流滚动... 针对传统径流预报精度不高、预见期不足的问题,提出基于降雨、径流相似性的径流预报方法,采用大数据挖掘在历史降雨产流过程中搜索相似过程,预测后期径流最可能的过程线。为了延长径流预报预见期,实时接入降雨预报信息,提出3种径流滚动预报方式,实现了7 d预见期的径流逐日滚动预报;针对流域在涨退水等不同阶段的产汇流特性,建立可根据实时水雨情自适应切换的降雨、径流输入模式,进一步提高径流预报精度。该研究成果在大渡河的应用表明预报效果达到预期:3 d预见期的纳什系数大于0.9,平均相对误差小于10%;7 d预见期的纳什系数大于0.8,平均相对误差小于15%。 展开更多
关键词 径流预报 径流相似性 多因子最近邻抽样回归模型 预见期 滚动预报
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柴油馏分碳数分布的预测研究 被引量:1
20
作者 任小甜 褚小立 田松柏 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期76-80,共5页
收集一定数量的柴油馏分样品,利用标准方法分别测定其基本物性、烃类组成信息和详细的碳数分布信息,建立起对应的数据库。对于一个待测柴油样本,首先根据其物性数据和烃类组成信息在库中找出与之距离最近的6个样本,然后利用这几个样本... 收集一定数量的柴油馏分样品,利用标准方法分别测定其基本物性、烃类组成信息和详细的碳数分布信息,建立起对应的数据库。对于一个待测柴油样本,首先根据其物性数据和烃类组成信息在库中找出与之距离最近的6个样本,然后利用这几个样本的信息,结合过采样技术在待测样本周围生成大量的虚拟样本,最后根据最近邻回归算法(KNR)进行回归计算,选择与待测样本最相似的5个虚拟样本,将这些样本的碳数分布组成信息进行线性加权加和,以此作为待测样本的预测值。将该方法应用于直馏柴油碳数分布的预测模型,柴油的硫含量、氮含量、酸值以及11个烃类(分别为链烷烃、单环烷烃、双环烷烃、三环烷烃、烷基苯、茚满/四氢萘、茚类、萘类、苊类、苊烯类和三环芳烃)的组成信息作为模型的输入特征,计算结果表明,这种模型能同时计算出直馏柴油中312项碳数集总的含量,计算速度快,准确度高,模型维护简单,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 柴油馏分 烃类组成 碳数分布 预测 最近邻回归 过采样技术
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