期刊文献+
共找到68,630篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
卷积神经网络GPS坐标转换方法
1
作者 崔方 赵庶旭 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第3期1-5,共5页
GPS坐标转换方法对于GPS空间定位系统至关重要。目前已有很多方法被提出用于转换GPS坐标,但效果并不是很显著。究其原因,是因为大多数都存在模型误差和投影误差。针对目前方法的不足,本文利用深度学习对非结构化数据处理的优势,提出了... GPS坐标转换方法对于GPS空间定位系统至关重要。目前已有很多方法被提出用于转换GPS坐标,但效果并不是很显著。究其原因,是因为大多数都存在模型误差和投影误差。针对目前方法的不足,本文利用深度学习对非结构化数据处理的优势,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的GPS坐标转换方法。该方法将GPS数据转化为非结构化图片数据,以其作为CNN的输入层来训练GPS坐标转换模型,这样能够最小化满足对数据的预处理要求,无监督地从数据中学习出有效特征。试验结果表明,该方法与传统坐标转换方法相比,具有更高的转换精度。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 卷积神经网络 坐标转换 全球定位系统
一类未知非线性系统中有限域最优跟踪控制的迭代DHP算法 预览
2
作者 吴天庆 陈全发 廖芳芳 《湘潭大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期82-92,共11页
针对一类未知非线性离散时间系统,提出了一种无模型时域有限差分最优跟踪控制方案.在有限时域最优控制理论的框架下,将跟踪控制问题转化为误差动态调节器,引入迭代自适应动态规划(ADP)算法,通过双启发式动态规划(DHP)技术,分别用三个神... 针对一类未知非线性离散时间系统,提出了一种无模型时域有限差分最优跟踪控制方案.在有限时域最优控制理论的框架下,将跟踪控制问题转化为误差动态调节器,引入迭代自适应动态规划(ADP)算法,通过双启发式动态规划(DHP)技术,分别用三个神经网络逼近误差动力学、成本函数和控制率,结合成本函数和控制率的收敛性分析,得到有限时域最优控制器.通过仿真实例验证了跟踪控制方案的有效性. 展开更多
关键词 离散时间系统 最优跟踪 自适应动态规划 双启发式动态规划 有限时域最优跟踪控制 神经网络 神经控制
在线阅读 免费下载
基于广义回归神经网络的日总辐射曝辐量预估
3
作者 庄述鹏 宫响 +1 位作者 林婵 张淑华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期11-16,共6页
采用广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)模型对山东烟台市福山气象站2000~2003年日总辐射曝辐量进行预估。模型通过交叉验证方法确定其关键参数(光滑因子),以日照时数、平均气压、平均气温、日最高气温、相... 采用广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)模型对山东烟台市福山气象站2000~2003年日总辐射曝辐量进行预估。模型通过交叉验证方法确定其关键参数(光滑因子),以日照时数、平均气压、平均气温、日最高气温、相对湿度、气溶胶光学厚度6个变量作为输入量。结果显示:GRNN15.9%,均方根误差为2.32 MJ/m2,拟合优度为0.892,且模型的预估精度和拟合优度均明显优于LM-BP网络。气溶胶光学厚度对GRNN是预估当地日总辐射曝辐量的一种有效方法。 展开更多
关键词 人工神经网络 LM-BP网络 太阳辐射 预估
基于主从控制器的机械臂仿生功能的设计 预览
4
作者 张永民 吕思睿 +3 位作者 王杰腾 李琛 黄宇晨 李想 《电工技术》 2019年第16期17-18,21共3页
当前机械臂发展面临着操作烦琐、功能单一和控制系统烦乱等一系列问题,针对这些问题,设计了一套由简易穿戴装置、载具装置和手臂本体组成的多功能机械臂。穿戴装置与手臂本体相结合,即可实现机械臂模仿人手臂实时动作,即所谓的“仿生”... 当前机械臂发展面临着操作烦琐、功能单一和控制系统烦乱等一系列问题,针对这些问题,设计了一套由简易穿戴装置、载具装置和手臂本体组成的多功能机械臂。穿戴装置与手臂本体相结合,即可实现机械臂模仿人手臂实时动作,即所谓的“仿生”功能。另外,设计基于主从控制器,并且借助于BP神经网络控制算法,使仿生控制更加灵活可靠。 展开更多
关键词 机械臂 仿生 控制器 神经网络
在线阅读 免费下载
基于神经网络的输电线路故障识别方法 预览
5
作者 孙翠英 路艳巧 +1 位作者 常浩 岳国良 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第20期283-288,共6页
针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对... 针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对导线故障图片进行处理,在已有模型上对故障特征进行训练,调整超参数优化模型,对模型进行测试,最终将模型在嵌入式设备上进行部署。结果表明,与传统的Faster-RCNN结合VGG16网络模型相比较,大小为传统模型的1/23.78,测试速度快了28倍,精确度为92.60%。该系统不仅有较好的识别效果,而且满足实时性。 展开更多
关键词 神经网络 MobileNet 目标检测 输电线路故障识别
在线阅读 免费下载
使用深度残差网络的乘波体气动性能预测 预览
6
作者 陈冰雁 刘传振 +1 位作者 白鹏 乔宇 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期505-509,共5页
本文探究深度学习人工智能技术在飞行器气动外形预测中的应用。以激波装配法乘波体设计为背景,建立气动数据快速生成工具,使用拉丁超立方采样得到海量样本数据。使用深度残差神经网络构建气动外形参数到气动性能数据的代理模型,并与随... 本文探究深度学习人工智能技术在飞行器气动外形预测中的应用。以激波装配法乘波体设计为背景,建立气动数据快速生成工具,使用拉丁超立方采样得到海量样本数据。使用深度残差神经网络构建气动外形参数到气动性能数据的代理模型,并与随机森林和双隐层神经网络等普通机器学习模型对比;同时将数据转换为图片,研究基于图片识别的深度学习模型搭建,省略飞行器外形的参数化表达。测试结果说明,深度残差网络作为数据代理模型的精度是随机森林和双隐层神经网络的3倍以上,而基于图片识别的代理模型精度提高有限。研究表明,深度残差网络在乘波体等易于生成大量数据的气动外形的性能预测中效果明显,为深度学习技术在气动外形设计中的应用奠定了基础。 展开更多
关键词 深度学习 乘波体 气动性能 残差 神经网络
在线阅读 免费下载
压缩机性能试验系统的故障检测及可靠性研究 预览
7
作者 王崇亮 张帅 +2 位作者 李前舸 杜志敏 晋欣桥 《制冷技术》 2019年第3期22-29,共8页
本文针对压缩机性能试验系统,提出了基于神经网络的故障检测及可靠性分析方法。首先,通过分析实际运行数据,筛选稳态工况下数据。其次,利用稳态无故障数据训练神经网络模型,获得压缩机性能测试系统的无故障神经网络模型。然后,通过实验... 本文针对压缩机性能试验系统,提出了基于神经网络的故障检测及可靠性分析方法。首先,通过分析实际运行数据,筛选稳态工况下数据。其次,利用稳态无故障数据训练神经网络模型,获得压缩机性能测试系统的无故障神经网络模型。然后,通过实验分别引入压缩机缺油故障、冷凝器缺水故障、传感器固定偏差和漂移故障。最后,采用训练好的神经网络模型对故障系统进行可靠性分析,检测到了不同故障的发生。实验验证的结果表明,本文提出的基于神经网络的可靠性分析模型,对于压缩机性能测试系统具有较好的检测能力。 展开更多
关键词 压缩机性能测试 故障检测 可靠性研究 神经网络 稳态判别
在线阅读 下载PDF
基于LightGBM的网络入侵检测系统 预览
8
作者 莫坤 王娜 +2 位作者 李恒吉 李朝阳 李剑 《信息安全研究》 2019年第2期152-156,共5页
入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)是一种能够发现疑似入侵行为并采取相应措施的网络安全设备.现有IDS通常采用传统的常用机器学习算法和简单的深度学习算法,但始终难以避免训练速度慢、准确率不够高的缺点.针对这种情况,... 入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)是一种能够发现疑似入侵行为并采取相应措施的网络安全设备.现有IDS通常采用传统的常用机器学习算法和简单的深度学习算法,但始终难以避免训练速度慢、准确率不够高的缺点.针对这种情况,提出了一种基于LightGBM算法的网络入侵检测系统,对疑似入侵行为样本进行准确分类,该方法可以对数据进行采样从而极大地减小了数据计算量.使用入侵检测系统的标准数据集KDD99数据集,准确率达到94.7%,训练时间缩短至422s.实验结果表明:基于LightGBM算法的网络入侵检测系统相较于常用算法在取得更高准确率的同时训练模型的速度也提高10倍左右. 展开更多
关键词 入侵检测系统 多分类算法 基于梯度的单边采样 互斥特征捆绑 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于MAWILab数据集的短期网络流量预测 预览
9
作者 强延飞 刘雅婷 +1 位作者 王永程 谷源涛 《计算机仿真》 北大核心 2019年第5期407-411,共5页
针对网络性能优化中短期流量预测模型选择问题,设计仿真,采用支持向量回归、神经网络(多层感知器)和线性时间序列(ARIMA)等多种模型,对MAWILab数据集中骨干网流量进行短期预测。应用一步预测方法,得到不同流量序列样本的预测结果,通过... 针对网络性能优化中短期流量预测模型选择问题,设计仿真,采用支持向量回归、神经网络(多层感知器)和线性时间序列(ARIMA)等多种模型,对MAWILab数据集中骨干网流量进行短期预测。应用一步预测方法,得到不同流量序列样本的预测结果,通过量化预测误差比较不同模型的预测性能,得出最终结论,在实际网络流量短期预测问题中,与ARIMA模型相比,具有非线性函数拟合功能的支持向量回归和神经网络可以取得更好的预测精度。 展开更多
关键词 流量预测 时间序列 支持向量回归 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的英语MOOC系统开发及应用研究
10
作者 卢峰 《自动化与仪器仪表》 2019年第7期226-228,共3页
科学技术的发展,尤其是计算机网络技术的发展和进步推动了英语计算机辅助教学发展,然而随着英语CAI教学模式的不断发展,这种相对传统的教学模式在打破高等院校传统英语教学模式的前提下,其弊端也逐渐开始显现,尤其是在当下传统CAI教学... 科学技术的发展,尤其是计算机网络技术的发展和进步推动了英语计算机辅助教学发展,然而随着英语CAI教学模式的不断发展,这种相对传统的教学模式在打破高等院校传统英语教学模式的前提下,其弊端也逐渐开始显现,尤其是在当下传统CAI教学模式对于学生个体化差异的关注度有待缺失.本文以此为突破口,以提供更加完善的服务系统为目的,以神经网络算法为支撑,从系统设计、系统原理评价等角度分析了英语MOOC系统的优势,同时对系统开发和应用做了重点分析。 展开更多
关键词 神经网络 英语 MOOC系统
注意缺陷多动障碍共病破坏性、冲动控制及品行障碍的反应抑制和情绪反应 预览
11
作者 江茜茜 刘丽 +6 位作者 季海峰 高炬 张敏敏 朱云程 李开云 季卫东 李国海 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期30-34,共5页
目的了解注意缺陷多动障碍(ADHD)与破坏性、冲动控制及品行障碍(DICCD)在情绪反应中可能存在的神经心理缺陷的特征。方法选择符合美国精神障碍诊断与统计手册第五版(DSM-5)ADHD诊断标准的6~16岁患儿20名,ADHD共病DICCD患儿20名,DICCD患... 目的了解注意缺陷多动障碍(ADHD)与破坏性、冲动控制及品行障碍(DICCD)在情绪反应中可能存在的神经心理缺陷的特征。方法选择符合美国精神障碍诊断与统计手册第五版(DSM-5)ADHD诊断标准的6~16岁患儿20名,ADHD共病DICCD患儿20名,DICCD患儿20名以及年龄、性别、智力匹配的健康儿童(HC)20名作为对象,选择Golden Stroop测验和情绪Stroop测验对反应抑制和情绪反应进行评估,组间差异采用单因素方差分析,事后分析使用SNK-q检验同质性亚组进行配对比较。结果在Golden Stroop测验中,错误次数(P=0.003)和反应时间(P=0.044)干扰得分组间差异均有统计学意义,进一步PostHoc分析ADHD组的干扰得分显著高于其余三组。在情绪Stroop测验中,平均反应时间组间差异均有统计学意义(均P<0.05),事后分析ADHD共病DICCD组正性词-色一致平均反应时间低于ADHD组而高于DICCD组,疾病组均高于HC组;ADHD共病DICCD与DICCD组正性词-色不一致、负性词-色一致平均反应时间显著低于ADHD组且高于HC组;DICCD组负性词-色不一致平均反应时间显著低于ADHD组与ADHD共病DICCD组且高于HC组。结论ADHD的反应抑制缺陷和异常情绪反应均表现为ADHD的核心症状。偏向性情绪刺激可能对于存在冷漠无情特征的DICCD的反应抑制功能具有的负面作用,尤其在处理负性情绪时问题更为突出,而ADHD与DICCD共病更倾向于DICCD的情绪反应特质。 展开更多
关键词 注意缺陷多动障碍 破坏性行为障碍 神经网络 反应抑制 STROOP效应
在线阅读 免费下载
CNN图像标题生成 预览
12
作者 李勇 成红红 +2 位作者 梁新彦 郭倩 钱宇华 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期152-157,共6页
图像标题生成任务需要生成一个有意义的句子来准确地描述该图像的内容,而现有研究通常采用卷积神经网络编码图像信息、循环神经网络来编码文本信息,由于循环神经网络的"串行特性",导致模型的性能低。为解决该问题,基于卷积神... 图像标题生成任务需要生成一个有意义的句子来准确地描述该图像的内容,而现有研究通常采用卷积神经网络编码图像信息、循环神经网络来编码文本信息,由于循环神经网络的"串行特性",导致模型的性能低。为解决该问题,基于卷积神经网络来构建一种模型,采用不同结构的卷积神经网络来同时处理两个模态的数据,得益于卷积运算的"并行特性",该模型的运行效率有明显提升。在两个公开数据集上进行了实验,实验结果在指定的评价指标上也有一定的提升,表明了该模型对于处理图像标题生成任务的有效性。 展开更多
关键词 多模态数据 图像标题 长短期记忆 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的CVT传递函数的研究 预览
13
作者 唐琪 李国伟 +1 位作者 李慧 单晟毅 《电子设计工程》 2019年第7期71-74,共4页
针对CVT二次侧所测电压无法准确反应电能质量的实际问题,并通过分析CVT线性等效电路和非线性因素的影响,提出建立神经网络来对CVT谐波传递函数进行研究。接着通过搭建CVT线性等效电路,对各次谐波进行了仿真。然后构建了BP对CVT传递函数... 针对CVT二次侧所测电压无法准确反应电能质量的实际问题,并通过分析CVT线性等效电路和非线性因素的影响,提出建立神经网络来对CVT谐波传递函数进行研究。接着通过搭建CVT线性等效电路,对各次谐波进行了仿真。然后构建了BP对CVT传递函数误差最小的神经网络模型,并对模型进行了检验,检验样本的输出值与仿真值输出值非常吻合,达到了预期目标。 展开更多
关键词 电容式电压互感器 电能质量 非线性 神经网络 传递函数
在线阅读 下载PDF
基于学习的鲁棒自适应评判控制研究进展 预览
14
作者 王鼎 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1031-1043,共13页
在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态... 在作为人工智能核心技术的机器学习领域,强化学习是一类强调机器在与环境的交互过程中进行学习的方法,其重要分支之一的自适应评判技术与动态规划及最优化设计密切相关.为了有效地求解复杂动态系统的优化控制问题,结合自适应评判,动态规划和人工神经网络产生的自适应动态规划方法已经得到广泛关注,特别在考虑不确定因素和外部扰动时的鲁棒自适应评判控制方面取得了很大进展,并被认为是构建智能学习系统和实现真正类脑智能的必要途径.本文对基于智能学习的鲁棒自适应评判控制理论与主要方法进行梳理,包括自学习鲁棒镇定,自适应轨迹跟踪,事件驱动鲁棒控制,以及自适应H_∞控制设计等,并涵盖关于自适应评判系统稳定性、收敛性、最优性以及鲁棒性的分析.同时,结合人工智能、大数据、深度学习和知识自动化等新技术,也对鲁棒自适应评判控制的发展前景进行探讨. 展开更多
关键词 自适应评判控制 智能学习 神经网络 鲁棒控制 不确定系统
在线阅读 下载PDF
参数不匹配下含有泄露时滞与多个传输时滞的分数阶忆阻器神经网络的拟同步 预览
15
作者 张建梅 包海波 曹进德 《南京信息工程大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第4期428-434,共7页
本文主要讨论了一类在参数不匹配之下带有多个传输时滞与泄露时滞的分数阶忆阻器神经网络的拟同步问题.首先,给出了时滞线性反馈控制器;然后,根据分数阶微分包含、集合值映射理论和分数阶微分不等式理论等,得出了主从系统达到拟同步所... 本文主要讨论了一类在参数不匹配之下带有多个传输时滞与泄露时滞的分数阶忆阻器神经网络的拟同步问题.首先,给出了时滞线性反馈控制器;然后,根据分数阶微分包含、集合值映射理论和分数阶微分不等式理论等,得出了主从系统达到拟同步所满足的条件以及所对应的误差边界;最后,给出了一些数值模拟验证所得结论的有效性. 展开更多
关键词 分数阶 神经网络 拟同步 泄露时滞
在线阅读 下载PDF
神经网络驱动的交通流量预测可视分析方法 预览
16
作者 孙国道 曹帝胄 梁荣华 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第5期573-580,共8页
神经网络在交通流量预测领域内已经得到广泛运用,但是使用神经网络进行流量预测还存在下列问题:神经网络模型结果好坏依赖于输入数据的质量,网络训练的中间过程难以观察以及神经网络结构难以实时调整等。而可视分析技术适合用于数据过... 神经网络在交通流量预测领域内已经得到广泛运用,但是使用神经网络进行流量预测还存在下列问题:神经网络模型结果好坏依赖于输入数据的质量,网络训练的中间过程难以观察以及神经网络结构难以实时调整等。而可视分析技术适合用于数据过滤、挖掘和展示,因此在传统的基于神经网络的交通流量预测方法上结合可视分析技术可以帮助用户更高效地搭建神经网络。在数据层面,运用查询语句可视化技术可以对原始数据进行可视过滤和展示,从而帮助用户得到理想的训练数据。在神经网络结构方面,相对于传统的机器学习训练方法,结合可视分析技术的方法可以通过对神经网络结构和中间结果的可视分析,帮助用户观察神经网络训练过程,从而使得用户能够更好地调节神经网络参数,最终帮助用户探索合适的神经网络模型。 展开更多
关键词 交通可视分析 神经网络 人机交互 交通流量预测
在线阅读 下载PDF
基于极性转移和LSTM的树结构网络与句子分类 预览 被引量:1
17
作者 汪冉 金忠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期64-67,共4页
长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)是一种能长久储存序列信息的循环神经网络,在语言模型、语音识别、机器翻译等领域都得到了广泛的应用。首先研究了前人如何将LSTM中的记忆模块拓展到语法树得到LSTM树结构网络模型,以获取... 长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)是一种能长久储存序列信息的循环神经网络,在语言模型、语音识别、机器翻译等领域都得到了广泛的应用。首先研究了前人如何将LSTM中的记忆模块拓展到语法树得到LSTM树结构网络模型,以获取和储存句子深层次的语义结构信息;然后针对句子词语间的极性转移在LSTM树结构网络模型中添加了极性转移信息而提出了极性转移LSTM树结构网络模型,更好地获取情感信息来进行句子分类。实验表明在Stanford sentiment tree-bank数据集上,提出的极性转移LSTM树结构网络模型的句子分类效果优于LSTM、递归神经网络等模型。 展开更多
关键词 神经网络 长短期记忆网络 树结构网络 极性转移 句子分类
在线阅读 下载PDF
基于用户向量化表示和注意力机制的深度神经网络推荐模型 预览
18
作者 郭旭 朱敬华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期111-115,共5页
随着互联网应用的蓬勃发展,推荐系统作为解决信息过载的有效手段,成为了工业界与学术界的研究热点。面向用户隐式反馈的传统推荐算法主要基于协同过滤和排序学习等方法,但这些方法未充分利用用户行为中的隐式反馈特征。文中提出了一种... 随着互联网应用的蓬勃发展,推荐系统作为解决信息过载的有效手段,成为了工业界与学术界的研究热点。面向用户隐式反馈的传统推荐算法主要基于协同过滤和排序学习等方法,但这些方法未充分利用用户行为中的隐式反馈特征。文中提出了一种基于神经网络的用户向量化表示模型,其能够充分利用用户的异构的隐式反馈行为特征。同时,借鉴机器翻译中的self-attention机制,设计了一种神经注意力推荐模型,其融合用户向量化表示和用户-项目交互的动态时序特征以提高推荐系统的性能。在公开数据集上进行对比实验,通过召回率、准确率、NDCG 3个指标评价推荐性能。结果表明,与其他面向隐式反馈的推荐模型相比,所提推荐模型具有更好的推荐性能,并且对用户行为特征具有很好的泛化能力。 展开更多
关键词 推荐系统 神经网络 注意力机制 隐式反馈 深度学习
在线阅读 免费下载
基于大数据的电梯维保智能管控云平台的设计与实现
19
作者 刘佳璐 贾中辉 《中国电梯》 2019年第16期39-42,64共5页
为有效预防和减少电梯安全事故,提高电梯维保工作效率和管理水平,建立了电梯维保智能管控云平台,该平台集成了UML、数据库、XML和手机APP等关键技术,构建了完整的电梯安全评价体系和电梯故障知识库,通过对电梯运行数据、故障状态数据进... 为有效预防和减少电梯安全事故,提高电梯维保工作效率和管理水平,建立了电梯维保智能管控云平台,该平台集成了UML、数据库、XML和手机APP等关键技术,构建了完整的电梯安全评价体系和电梯故障知识库,通过对电梯运行数据、故障状态数据进行采集分析,实现了基于大数据的电梯故障预警,达到了提高电梯维保管理的效果。同时实现了构建电梯档案、一对一责任制、扫描定位和人员跟踪和智能化学习交流等独特功能。 展开更多
关键词 电梯安全 故障预警 大数据 安全评价 神经网络
具有不连续激励函数的神经网络有限时间同步方案设计 预览
20
作者 种倩倩 王定国 刘影影 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第2Z期165-166,共2页
本文介绍神经网络在信息工程领域中的应用,尤其是具有不连续激励函数神经网络的研究背景和应用,不同于传统神经网络有限时间同步方案,设计了该类神经网络有限时间同步方案,为相关领域科技工作者提供了参考。
关键词 神经网络 不连续激励函数 有限时间 同步
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈