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基于K-means聚类算法优化方法的研究 预览 被引量:3
1
作者 刘叶 吴晟 +2 位作者 周海河 吴兴蛟 韩林峄 《信息技术》 2019年第1期66-70,共5页
针对传统K-means聚类中存在的一系列问题,文中提出了一种基于K-means聚类的改进算法。该算法首先利用K-means++聚类从数据中选择K个距离尽可能远的对象作为初始聚类中心,然后利用K-mediods聚类选择数据样本的中位数作为聚类中心的对象,... 针对传统K-means聚类中存在的一系列问题,文中提出了一种基于K-means聚类的改进算法。该算法首先利用K-means++聚类从数据中选择K个距离尽可能远的对象作为初始聚类中心,然后利用K-mediods聚类选择数据样本的中位数作为聚类中心的对象,最后与两步聚类结合。通过对几个常用UCI标准数据集进行仿真实验,结果表明该算法比传统算法更优。 展开更多
关键词 K-MEANS K-means++ K-mediods 两步
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基于ε邻域的三支决策聚类分析 预览
2
作者 刘强 施虹 +1 位作者 王平心 杨习贝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期140-144,共5页
传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域... 传统的聚类方法大都是二支决策,即决策一个元素属于一个类或者不属于一个类。然而在处理不确定性信息时,强制将其中的元素划分到一个类中,往往容易带来较高的决策风险。三支决策聚类将确定的元素放入核心域中,将不确定的元素放入边界域中延迟决策,可以有效地降低决策风险。利用数学形态学中膨胀与腐蚀的思想,提出了一种使用样本的ε邻域将二支聚类转化为三支聚类的方法。该方法在二支聚类的结果上,利用每个类中元素的ε邻域收缩得到核心域,扩张得到边界域。在UCI数据集上的实验结果显示该方法可以降低聚类结果的DBI,提高聚类结果的平均轮廓系数和准确率。 展开更多
关键词 三支 邻域 K-MEANS k-medoid FUZZY c-means
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基于Logistic回归的“拍照赚钱”APP定价方案设计 预览
3
作者 尚舒敏 陈家慰 +1 位作者 胡锦帆 王志勇 《实验科学与技术》 2019年第1期6-11,共6页
该文旨在对"拍照赚钱"APP考虑不同情况制定合理的定价方案。首先,通过K-means聚类对定价的影响因素进行分析,建立了以对数回归、多元线性回归为辅助解释的决策树定价模型,从而得到原方案的定价规律,并建立了任务完成情况的Log... 该文旨在对"拍照赚钱"APP考虑不同情况制定合理的定价方案。首先,通过K-means聚类对定价的影响因素进行分析,建立了以对数回归、多元线性回归为辅助解释的决策树定价模型,从而得到原方案的定价规律,并建立了任务完成情况的Logistic的模型,结合统计分析与地理数据,得到了影响任务完成的主要因素。随后,在考虑总成本的前提下,对定价模型进行优化,对用户限额进行改进,并基于Logistic模型以最大化任务完成率为目标对价格进行调整。最后,设计了逐步聚类算法对任务进行打包,进一步提高任务的完成率。 展开更多
关键词 数据预处理 K-MEANS LOGISTIC模型 对数回归模型 决策树 逐步算法
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基于K-means的LTE宏站小区场景聚类策略 预览
4
作者 张喆 《通信技术》 2019年第3期668-673,共6页
中国移动近年来LTE网络的大规模建设确保了4G网络的覆盖优势,但庞大的网络规模使得网络优化的难度进一步增加,目前仅依靠人工很难对LTE网络设备中各设备厂家的海量通用配置参数及私有参数进行精细化配置。经研究提出了一种基于K-means的... 中国移动近年来LTE网络的大规模建设确保了4G网络的覆盖优势,但庞大的网络规模使得网络优化的难度进一步增加,目前仅依靠人工很难对LTE网络设备中各设备厂家的海量通用配置参数及私有参数进行精细化配置。经研究提出了一种基于K-means的LTE宏站小区场景聚类策略,可对小区进行量化特征建模并聚类为若干典型场景,从而针对不同聚类场景的小区可实现自动化推荐LTE网络参数配置方案,极大提高网络优化中参数优化配置工作的效率。 展开更多
关键词 小区量化特征 小区过覆盖 机器学习 K-MEANS t-SNE可视化
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一种基于广域测量信息的在线同调分群方法 预览
5
作者 张艳霞 尹佳鑫 +2 位作者 蒙高鹏 李杰 李多多 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期10-17,共8页
为了能够快速准确地识别同调机群,提出两种基于广域测量信息的同调分群指标。在此基础上,首先利用发电机间的功角差有效值指标快速地实现预分群;然后利用皮尔森相关系数和Hsim函数相结合构造新的相似度度量指标ρHsim,既考虑发电机功角... 为了能够快速准确地识别同调机群,提出两种基于广域测量信息的同调分群指标。在此基础上,首先利用发电机间的功角差有效值指标快速地实现预分群;然后利用皮尔森相关系数和Hsim函数相结合构造新的相似度度量指标ρHsim,既考虑发电机功角曲线间的距离差异又考虑走势差异,实现了更严格的再分群。为了实现再分群的计算,采用属性阈值(QT)聚类和k-means聚类相结合的改进聚类算法。EPRI-36系统仿真计算的结果表明,在预分群阶段应用发电机功角差有效值指标可以迅速地对功角摆开差异较大的发电机进行分群,再分群阶段应用ρHsim相似度指标,可以实现各种精度的发电机同调分群。 展开更多
关键词 广域测量系统 同调分群 功角差有效值 相关系数 Hsim函数 属性阈值 k-means
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基于社区发现的Web服务QoS预测 预览
6
作者 陆贝妮 杜育根 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期117-124,共8页
传统的协同过滤方法预测未知服务质量(QoS)值时多数面临数据稀疏、冷启动和噪声影响等问题。为此,提出一种新的基于社区发现的QoS预测方法。通过谱聚类对用户进行社区划分,根据位置信息对Web服务聚类,并利用改进的混合协同过滤方法预测... 传统的协同过滤方法预测未知服务质量(QoS)值时多数面临数据稀疏、冷启动和噪声影响等问题。为此,提出一种新的基于社区发现的QoS预测方法。通过谱聚类对用户进行社区划分,根据位置信息对Web服务聚类,并利用改进的混合协同过滤方法预测QoS值。实验结果表明,该方法可够缓解新用户的冷启动问题,与基于协同过滤的QoS预测方法相比,具有更高预测准确度。 展开更多
关键词 WEB服务 服务质量预测 社区发现 协同过滤 K-MEANS
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基于两次聚类的PWARX驾驶行为辨识模型 预览
7
作者 应海宁 唐振民 韩旭 《重庆交通大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期79-85,101共8页
针对传统基于聚类的PWARX模型依赖先验知识和子空间划分精度不高的问题,提出一种基于两次聚类的PWARX辨识模型改进算法,并将其应用于驾驶行为建模。首先通过近邻传播算法在样本空间上进行聚类,在所得类簇上用线性模型进行拟合,并通过K-m... 针对传统基于聚类的PWARX模型依赖先验知识和子空间划分精度不高的问题,提出一种基于两次聚类的PWARX辨识模型改进算法,并将其应用于驾驶行为建模。首先通过近邻传播算法在样本空间上进行聚类,在所得类簇上用线性模型进行拟合,并通过K-means算法在线性模型的参数空间上进行聚类,以获得PWA子模型的区域划分,最后在各个子空间上对PWA子模型进行求解。该算法合理利用了近邻传播算法和K-means算法的特点,通过在样本和参数空间上的两次聚类获得了良好的子模型区域分割效果。并对10名驾驶员的驾驶行为的建模实验结果表明,所提算法的模型辨识的平均准确率达到了91.5%。 展开更多
关键词 交通工程 PWARX模型 近邻传播 K-MEANS 危险驾驶行为
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向日葵叶部病害图像分割方法 预览
8
作者 李艳雪 吕芳 《计算机技术与发展》 2019年第5期148-151,共4页
为了有效提高向日葵的产量,除了需要掌握向日葵的栽培技术外,研究可以模拟人甚至超越人的视觉功能的图像识别成为研究图像处理的一大关键。为了实现对向日葵叶部病害图像的准确识别,需要用分辨率较高的相机在自然光照下采集,之后需要先... 为了有效提高向日葵的产量,除了需要掌握向日葵的栽培技术外,研究可以模拟人甚至超越人的视觉功能的图像识别成为研究图像处理的一大关键。为了实现对向日葵叶部病害图像的准确识别,需要用分辨率较高的相机在自然光照下采集,之后需要先进行图像预处理与病斑分割,从而达到病害的精确高识别率。采集向日葵病害图像之后,图像预处理部分使用平滑滤波方法进行去噪和增强,选用合适的邻域模板达到良好的处理效果,对预处理之后的病害图像进行分割,病斑分割时将K-means聚类方法与DBSCAN算法进行对比,最终选择DBSCAN算法进行分割。针对随机选取初始聚类中心的问题,DBSCAN算法主要是改进K-means聚类算法和结果对初始聚类中心的敏感依赖程度,主要目的是清晰地分割出病斑部分。 展开更多
关键词 采集 图像预处理 颜色空间 图像分割 算法 K-MEANS DBSCAN算法
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一种基于高斯映射的三维点云特征线提取方法 被引量:1
9
作者 徐卫青 陈西江 +1 位作者 章光 袁俏俏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第9期167-173,共7页
提出了一种基于高斯映射的K均值方法,先对目标点进行k近邻搜索,再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标,确定出最佳聚类数,根据不同曲面聚类分布的规律,得到三维激光点云模... 提出了一种基于高斯映射的K均值方法,先对目标点进行k近邻搜索,再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标,确定出最佳聚类数,根据不同曲面聚类分布的规律,得到三维激光点云模型的特征线。对比实验结果表明,所提方法评价指标简单易用且噪声少,可以完整高效地提取出规则点云以及不规则点云的特征线。 展开更多
关键词 激光光学 特征提取 k近邻搜索 高斯映射 K-MEANS 轮廓系数
一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法 预览
10
作者 郑宣传 魏运 +3 位作者 秦勇 王铭铭 陈明钿 赵华伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期134-140,共7页
针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取4个主成... 针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性. 展开更多
关键词 交通工程 突发事件 主成分分析 K-MEANS 分级
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利用居民用电量的住房面积预测算法设计 预览
11
作者 麦竣朗 《电力信息与通信技术》 2019年第6期20-24,共5页
从供电企业的角度出发,为了向用户提供相似邻里用电比较服务,引导居民节约用电,提出了利用居民用电量的住房面积预测算法,在对居民用电量和住房面积进行数据清洗的基础上,分别以年制冷与取暖电量、年基本生活电量以及最近12个月有效月... 从供电企业的角度出发,为了向用户提供相似邻里用电比较服务,引导居民节约用电,提出了利用居民用电量的住房面积预测算法,在对居民用电量和住房面积进行数据清洗的基础上,分别以年制冷与取暖电量、年基本生活电量以及最近12个月有效月电量为建模特征量,借助支持向量回归、神经网络、K-means聚类等算法工具,构建了 4种模型,比较并验证了模型的效果,其中结合K-means聚类的神经网络模型预测效果最好,平均预测偏差为19.755%。结果表明,该算法能通过居民用电量对住房面积进行较准确的预测,为相似邻里用电比较服务提供重要支持。 展开更多
关键词 居民用电量 住房面积预测 支持向量回归 神经网络 K-MEANS
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基于数据场K-means聚类的农村贫困人口精准分级研究--以贵州省某镇为例
12
作者 龚艳冰 巢妍 《软科学》 CSSCI 北大核心 2019年第6期135-139,共5页
综合考虑贫困人口分级单指标和多指标,提出了一种基于数据场K-means融合聚类的农村贫困人口精准分级方法,该方法先由数据场势函数得到初始聚类的个数与聚类中心,再将其导入K-means聚类算法得到最终分级结果,有效地解决了传统K-means算... 综合考虑贫困人口分级单指标和多指标,提出了一种基于数据场K-means融合聚类的农村贫困人口精准分级方法,该方法先由数据场势函数得到初始聚类的个数与聚类中心,再将其导入K-means聚类算法得到最终分级结果,有效地解决了传统K-means算法需要主观给定聚类参数的问题。最后,以贵州省某乡镇贫困人口数据为例进行实证分析,结果表明,该融合聚类方法更简洁、高效,能够为农村贫困人口分级提供科学合理的参考。 展开更多
关键词 精准扶贫 数据场 K-MEANS 分级
基于数据挖掘技术的档案馆信息快速分析算法研究 预览
13
作者 甘璐 《现代电子技术》 北大核心 2019年第7期32-34,共3页
为了提高档案馆信息管理系统进行统计及分析的效率,提出一种基于数据挖掘技术的档案馆信息快速分析算法。对档案馆信息数据挖掘的工作流程进行阐述。分析典型K-means聚类算法解决数据集合维度和相似数据冗余的必要性,并采用熵加权对典型... 为了提高档案馆信息管理系统进行统计及分析的效率,提出一种基于数据挖掘技术的档案馆信息快速分析算法。对档案馆信息数据挖掘的工作流程进行阐述。分析典型K-means聚类算法解决数据集合维度和相似数据冗余的必要性,并采用熵加权对典型K-means聚类算法进行改进。实验结果表明,相比原始的K-means聚类算法,提出算法的聚类精度及运行效率较高,从而在更深层次上发挥档案信息的作用。 展开更多
关键词 数据挖掘 档案管理 信息分析 信息自动化 K-MEANS 熵加权
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基于犹豫模糊决策树的非均衡数据分类 预览
14
作者 张旭 周新志 +1 位作者 赵成萍 邵伦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期75-79,91共6页
为优化针对非均衡数据的分类效果,结合犹豫模糊集理论与决策树算法,提出一种改进的模糊决策树算法。通过SMOTE算法对非均衡数据进行过采样处理,使用K-means聚类方法获得各属性的聚类中心点,利用2种不同的隶属度函数对数据集进行模糊化... 为优化针对非均衡数据的分类效果,结合犹豫模糊集理论与决策树算法,提出一种改进的模糊决策树算法。通过SMOTE算法对非均衡数据进行过采样处理,使用K-means聚类方法获得各属性的聚类中心点,利用2种不同的隶属度函数对数据集进行模糊化处理。在此基础上,根据隶属度函数和犹豫模糊集的信息能量求得各属性的犹豫模糊信息增益,选取最大值替代Fuzzy ID3算法中的模糊信息增益作为属性的分裂准则,构建一个用于非均衡数据分类的犹豫模糊决策树模型。实验结果表明,基于犹豫模糊决策树的分类器在AUC评价指标上相对于C4.5、KNN、随机森林等传统分类算法平均提高了12.6 %。 展开更多
关键词 非均衡数据 犹豫模糊集 犹豫模糊决策树 K-MEANS FUZZY ID3算法
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WSN中基于指纹匹配的室内定位方法 预览
15
作者 竺超明 华子雯 +2 位作者 陈立建 徐慧 毛科技 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期451-457,共7页
定位技术在无线传感器网络应用中发挥着重要的意义。GPS等室外定位方法在室内环境中信号差,在场景复杂的室内环境中很难有效定位,因此本文实现的一种基于指纹匹配的WSN室内定位方法。首先构建定位区域中的信号强度指纹地图,利用Kriging... 定位技术在无线传感器网络应用中发挥着重要的意义。GPS等室外定位方法在室内环境中信号差,在场景复杂的室内环境中很难有效定位,因此本文实现的一种基于指纹匹配的WSN室内定位方法。首先构建定位区域中的信号强度指纹地图,利用Kriging插值算法构建分辨率较高的定位指纹地图,然后进行匹配指纹地图定位,采用余弦相似度和空间索引进行目标定位,最后采用K-means提高定位精度并进行优化。基于该定位方法开发了一套WSN室内定位系统,采用Micaz节点作为基站节点,通过实际实验和仿真实验验证了定位方法在室内定位场景中具有较好的抗障碍物干扰性,定位误差在5 cm左右。 展开更多
关键词 无线传感器网络 指纹匹配 室内定位 KRIGING插值 K-MEANS
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结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法 预览
16
作者 黄贤英 龙姝言 谢晋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2609-2612,2617共5页
针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF (rating frequency-inverse item frequency... 针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF (rating frequency-inverse item frequency)算法,根据目标用户对某关键词的评分频率和该关键词被所有用户的评分频率,得到用户对关键词的偏好,形成用户-关键词偏好矩阵,并在该矩阵基础上进行聚类。然后利用logistic函数得到用户对项目的兴趣度,明确用户爱好,在类簇中寻找目标用户的相似用户,提取邻居爱好的前N个物品对用户进行推荐。实验结果表明,算法准确率始终优于传统算法,对用户爱好判断较为准确,缓解了数据稀疏问题,有效提高了推荐的准确率和效率。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 用户兴趣 K-MEANS
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基于AdaBoost算法的货车驾驶人安全倾向性分类
17
作者 徐婷 张香 +1 位作者 张亚坤 王健 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1273-1281,共9页
为了研究货车驾驶人驾驶行为的差异性,对不同货车驾驶人实行分类管理。通过车载OBD设备获取39位货车驾驶人在自然驾驶状态下的车辆行驶数据,采用均值滤波方法对数据进行平滑滤波处理,以消除车辆行驶过程中由于路面颠簸、发动机抖动等外... 为了研究货车驾驶人驾驶行为的差异性,对不同货车驾驶人实行分类管理。通过车载OBD设备获取39位货车驾驶人在自然驾驶状态下的车辆行驶数据,采用均值滤波方法对数据进行平滑滤波处理,以消除车辆行驶过程中由于路面颠簸、发动机抖动等外界环境对数据的影响。选择最高车速、横向加速度峰值、行车方向加速度峰值、车速与发动机转速的最大相对比值作为货车驾驶人安全倾向性评价指标。在对数据进行K-means聚类分析的基础上,应用AdaBoost算法建立货车驾驶人安全倾向性分类模型,将货车驾驶人分为激进型驾驶人或保守型驾驶人。数据验证分类结果表明,基于AdaBoost算法的货车驾驶人安全倾向性分类模型的平均准确率可以达到98.74%,可有效区分激进型货车驾驶人及保守型货车驾驶人。 展开更多
关键词 安全人体学 驾驶行为 OBD数据 K-MEANS ADABOOST算法 均值滤波
基于数据挖掘分类的创新创业团队管理考核机制研究 预览
18
作者 马莉 周小虎 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期178-180,186共4页
为了对现有创新创业人才管理体系中的量化绩效考核机制进行改进,提出一种基于数据挖掘技术的研究方案。将决策树算法与聚类分析相结合运用到量化绩效考核体系中,从而发掘考核结果与各种因素之间的关系。采用K.means聚类算法对团队成员... 为了对现有创新创业人才管理体系中的量化绩效考核机制进行改进,提出一种基于数据挖掘技术的研究方案。将决策树算法与聚类分析相结合运用到量化绩效考核体系中,从而发掘考核结果与各种因素之间的关系。采用K.means聚类算法对团队成员进行测评分析,以分类规则的形式粗略划分为4个等级。采用ID3决策树算法根据测评等级和创业团队核心属性,生成细化的最终个人量化考核得分表。以某个创业团队的实际数据为样本进行测试、分析和验证,测试结果表明提出方案具有较好的准确率,为人才队伍管理提供了有力的决策支持。 展开更多
关键词 数据挖掘 考核指标 绩效考核 量化绩效 K.means 决策树算法
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基于城市道路建设对周边环境影响的评价研究 预览
19
作者 崔世斌 巩舜妹 霍礼辉 《山西建筑》 2019年第17期118-119,共2页
通过对宿州市二徐路周围地质环境进行勘探并查阅相关资料,对二徐路沿线地质环境以及道路工程建设强度进行分析探讨。选取地质构造、岩性组合、地下水、高填深挖、崩塌滑坡等10个因素。从地质稳定性、水文地质、工程活动强度和地质灾害... 通过对宿州市二徐路周围地质环境进行勘探并查阅相关资料,对二徐路沿线地质环境以及道路工程建设强度进行分析探讨。选取地质构造、岩性组合、地下水、高填深挖、崩塌滑坡等10个因素。从地质稳定性、水文地质、工程活动强度和地质灾害四个方面建立了层次分析过程模型,利用K-Means聚类的方法建立评价指标体系,评价了宿州市二徐路施工强度对周边地质环境的影响。 展开更多
关键词 道路工程 地质环境影响 评价研究 K-MEANS
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嵌入式与EmguCv的作物智能监测系统 预览
20
作者 钟山 黄鹏 +1 位作者 代鹏 吴磊 《单片机与嵌入式系统应用》 2019年第8期36-39,共4页
设计了一种基于嵌入式与EmguCv的作物监测系统,对作物的图像和生长环境数据进行采集,监测作物生长状况。利用嵌入式系统控制CMOS摄像头对作物叶片进行图像采集;使用多个AM2302传感器采集作物生长环境中温湿度数据;通过MG811模块监测作... 设计了一种基于嵌入式与EmguCv的作物监测系统,对作物的图像和生长环境数据进行采集,监测作物生长状况。利用嵌入式系统控制CMOS摄像头对作物叶片进行图像采集;使用多个AM2302传感器采集作物生长环境中温湿度数据;通过MG811模块监测作物周围二氧化碳浓度。利用ESP8266模块将采集数据按预定数据格式传输至上位机,用EmguCv中K-Means聚类算法分析作物图像,保存作物生长历史信息,并将处理结果和各传感器数据显示在上位机,供作物管理者参考。实验结果表明,该系统能实时监测出作物生长信息及环境信息,为智慧农业提供了一种实现方案。 展开更多
关键词 EmguCv K-MEANS 智慧农业 ESP8266 AM2302 STM32
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