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RIGHT MEAN FOR THEα-z BURES-WASSERSTEIN QUANTUM DIVERGENCE
1
作者 Miran JEONG Jinmi HWANG Sejong KIM 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2023年第5期2320-2332,共13页
The optimization problem to minimize the weighted sum ofα-z Bures-Wasserstein quantum divergences to given positive definite Hermitian matrices has been solved.We call the unique minimizer theα-z weighted right mean... The optimization problem to minimize the weighted sum ofα-z Bures-Wasserstein quantum divergences to given positive definite Hermitian matrices has been solved.We call the unique minimizer theα-z weighted right mean,which provides a new non-commutative version of generalized mean(H?lder mean).We investigate its fundamental properties,and give many interesting operator inequalities with the matrix power mean including the Cartan mean.Moreover,we verify the trace inequality with the Wasserstein mean and provide bounds for the Hadamard product of two right means. 展开更多
关键词 Rényi relative entropy Bures-Wasserstein quantum divergence right mean power mean Cartan mean Wasserstein mean
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基于特征散度K-means红外图像分割遗传算法 被引量:3
2
作者 柳翠寅 张秀琼 +1 位作者 银星 蒋斌 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1196-1200,共5页
针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局... 针对红外图像中目标和背景的对比度低,边缘模糊的特点,本文提出了改进的聚类分割算法KFGA。用特征散度的内积范数作为K-means算法的距离测度,改进算法的普适性;针对K-means算法收敛的局部寻优问题,将遗传算法与K-means算法结合实现全局寻优;在种群每一次演化操作后实行一次K-means聚类,加快算法的收敛速度,在全局寻优的过程中嵌入局部寻优加快算法的收敛速度。 展开更多
关键词 均值 遗传算法 特征散度
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A Test of U-type for Goodness-of-fit in Regression Models Through Martingale Difference Divergence
3
作者 Kai XU Yan-qin NIE Dao-jiang HE 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2024年第4期979-1000,共22页
Based on the martingale difference divergence,a recently proposed metric for quantifying conditional mean dependence,we introduce a consistent test of U-type for the goodness-of-fit of linear models under conditional ... Based on the martingale difference divergence,a recently proposed metric for quantifying conditional mean dependence,we introduce a consistent test of U-type for the goodness-of-fit of linear models under conditional mean restriction.Methodologically,our test allows heteroscedastic regression models without imposing any condition on the distribution of the error,utilizes effectively important information contained in the distance of the vector of covariates,has a simple form,is easy to implement,and is free of the subjective choice of parameters.Theoretically,our mathematical analysis is of own interest since it does not take advantage of the empirical process theory and provides some insights on the asymptotic behavior of U-statistic in the framework of model diagnostics.The asymptotic null distribution of the proposed test statistic is derived and its asymptotic power behavior against fixed alternatives and local alternatives converging to the null at the parametric rate is also presented.In particular,we show that its asymptotic null distribution is very different from that obtained for the true error and their differences are interestingly related to the form expression for the estimated parameter vector embodied in regression function and a martingale difference divergence matrix.Since the asymptotic null distribution of the test statistic depends on data generating process,we propose a wild bootstrap scheme to approximate its null distribution.The consistency of the bootstrap scheme is justified.Numerical studies are undertaken to show the good performance of the new test. 展开更多
关键词 BOOTSTRAP goodness-of-fit test linear mean regression martingale difference divergence martingale difference divergence matrix
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基于互信息和散度改进K-Means在交通数据聚类中的应用 被引量:4
4
作者 徐文进 许瑶 解钦 《计算机系统应用》 2020年第1期171-175,共5页
K-means算法是一种常用的聚类算法,已应用于交通热点提取中.但是,由于聚类数目和初始聚类中心的主观设置,已有的聚类方法提取的交通热点往往难以满足要求.利用互信息和相对熵,提出SK-means算法,并应用于交通热点提取中.在所提方法中,基... K-means算法是一种常用的聚类算法,已应用于交通热点提取中.但是,由于聚类数目和初始聚类中心的主观设置,已有的聚类方法提取的交通热点往往难以满足要求.利用互信息和相对熵,提出SK-means算法,并应用于交通热点提取中.在所提方法中,基于不同点之间的互信息寻找初始聚类中心;此外,基于互信息和散度的比值,确定聚类数目.将所提方法应用于成都某段时间交通热点提取中,并与传统的K-means比较,实验结果表明,所提方法具有更高的聚类精度,提取的热点更符合实际. 展开更多
关键词 K-meanS聚类 互信息 散度 交通热点 提取
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两独立样本的非参数检验的一些新进展及展望
5
作者 王柔琳 潘文亮 王学钦 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第3期498-524,共27页
当今数据爆发式地增长,不仅挑战着传统统计推断的理论和方法,而且拓广了统计推断的研究范畴.如何对各种类型的数据进行科学地差异性分析是统计推断研究的一个重要领域,作为差异性分析的主要工具——两样本检验一直是研究的重点和热点.... 当今数据爆发式地增长,不仅挑战着传统统计推断的理论和方法,而且拓广了统计推断的研究范畴.如何对各种类型的数据进行科学地差异性分析是统计推断研究的一个重要领域,作为差异性分析的主要工具——两样本检验一直是研究的重点和热点.但以往的大部分研究是围绕着欧氏数据展开的,而对于非欧氏数据的研究则是刚刚起步.本文尝试总结一些现有的非参数两样本检验的内在规律,由此构造新的两样本的非参数检验,可用于结构更为复杂的数据.此外,本文还讨论此研究方向所面临的挑战. 展开更多
关键词 两样本检验 秩检验 最大平均差异 能量距离 球散度
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基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络
6
作者 董镇林 伍世虔 +1 位作者 叶健 银开州 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1062-1068,共7页
针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚... 针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 隐层结构 自组织聚类 K-meanS算法 戴维森堡丁指数 敏感度分析 詹森-香农散度
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Incident Detection Based on Differential Analysis
7
作者 Mohammed Ali Elseddig Mohamed Mejri 《Journal of Information Security》 2024年第3期378-409,共32页
Internet services and web-based applications play pivotal roles in various sensitive domains, encompassing e-commerce, e-learning, e-healthcare, and e-payment. However, safeguarding these services poses a significant ... Internet services and web-based applications play pivotal roles in various sensitive domains, encompassing e-commerce, e-learning, e-healthcare, and e-payment. However, safeguarding these services poses a significant challenge, as the need for robust security measures becomes increasingly imperative. This paper presented an innovative method based on differential analyses to detect abrupt changes in network traffic characteristics. The core concept revolves around identifying abrupt alterations in certain characteristics such as input/output volume, the number of TCP connections, or DNS queries—within the analyzed traffic. Initially, the traffic is segmented into distinct sequences of slices, followed by quantifying specific characteristics for each slice. Subsequently, the distance between successive values of these measured characteristics is computed and clustered to detect sudden changes. To accomplish its objectives, the approach combined several techniques, including propositional logic, distance metrics (e.g., Kullback-Leibler Divergence), and clustering algorithms (e.g., K-means). When applied to two distinct datasets, the proposed approach demonstrates exceptional performance, achieving detection rates of up to 100%. 展开更多
关键词 IDS SOC SIEM KL-divergence K-mean Clustering Algorithms Elbow Method
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基于对称KL散度的电力用户负荷聚类方法研究
8
作者 张文强 刘继文 陈静 《电工技术》 2024年第14期103-107,共5页
随着源网荷储四侧资源的建设,电力部门积累了海量用户的用电数据,如何有效挖掘这些数据的潜在信息,促进电力用户的精细化管理,是当前电力系统分析的一个重要问题。基于此,提出了基于对称KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的电力用户... 随着源网荷储四侧资源的建设,电力部门积累了海量用户的用电数据,如何有效挖掘这些数据的潜在信息,促进电力用户的精细化管理,是当前电力系统分析的一个重要问题。基于此,提出了基于对称KL散度(Kullback-Leibler Divergence)的电力用户负荷聚类方法。首先,利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)表示用户的日常用电规律,并通过最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)检验模型的合理性;然后,将对称KL散度作为相似性判据,从划分聚类的角度出发,对GMM表示的电力负荷用户进行聚类;最后,以所提算法对MNIST以及某小区用户数据进行分析,实验结果表明所提方法具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 电力负荷 高斯混合模型 最大均值差异 KL散度 聚类
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A Note on Totally Real Riemannian Foliations with Parallelized Mean Curvature Vectors in a Complex Projective Space
9
作者 PENG Hui-chun 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 2011年第3期410-414,共5页
We discussed a totally real Riemannian foliations with parallel mean curvature on a complex projective space.We carried out the divergence of a vector field on it and obtained a formula of Simons’type.
关键词 Riemannian foliations complex projective space mean curvature divergence
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一种基于鞅差散度的纵向数据降维方法 被引量:2
10
作者 汪红霞 房丽云 +1 位作者 卜士杰 许佩蓉 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第1期132-158,共27页
变量间的相关性和同一个体多次观测之间的相关性是纵向数据集两大固有特点,这两种相关性包含纵向数据的许多重要信息.本文借鉴矩阵值数据的降维思想,利用这两种相关性对纵向数据进行降维,提出一种基于鞅差散度的充分维数折叠降维方法.... 变量间的相关性和同一个体多次观测之间的相关性是纵向数据集两大固有特点,这两种相关性包含纵向数据的许多重要信息.本文借鉴矩阵值数据的降维思想,利用这两种相关性对纵向数据进行降维,提出一种基于鞅差散度的充分维数折叠降维方法.理论上,该降维准则在总体形式下能找到中心均值维数折叠子空间,实现时间和变量两个维度的同时降维,基于其样本形式得到的中心均值维数折叠子空间的估计具有√n相合性.算法上,通过引入Kronecker乘积假定,将降维过程转化为带约束的低维优化问题,从而可以用成熟的非线性优化算法快速求解.进一步地,本文提出一种相合的BIC准则自适应地确定结构维数.相较于文献中的降维方法,数值模拟表明所提方法不仅能快速实现,而且在中心均值维数折叠子空间的估计和结构维数的确定上有更高的准确度.最后,本文通过原发性胆汁性肝硬化临床数据的实证分析验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 纵向数据 鞅差散度 充分性降维 维数折叠 中心均值子空间
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季节分型下一种面向风电功率日前预测的深度自适应滤波框架 被引量:2
11
作者 杨茂 闫琦 +3 位作者 苏欣 周茉 姜林 田圃晟 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期62-71,共10页
深入研究数值天气预报风速的波动性对提高风电功率日前预测精度具有重要意义。首先提出一种深度自适应滤波框架,对于数值天气预报风速,采用引入相对熵的变分模态分解算法,经分解产生多个模态分量后,基于非局部均值去噪算法对其中的噪声... 深入研究数值天气预报风速的波动性对提高风电功率日前预测精度具有重要意义。首先提出一种深度自适应滤波框架,对于数值天气预报风速,采用引入相对熵的变分模态分解算法,经分解产生多个模态分量后,基于非局部均值去噪算法对其中的噪声分量滤波,随后将其与有效分量重构得到去噪后的序列;在此基础上按季节分型,将去噪后的数值天气预报风速序列作为输入,在备选模型库中由验证集选用该季节最适合的风速-功率转化模型,并对测试集进行风电功率预测。选用中国东北某风电场进行算例分析,相较于其他分解算法,所提方法在不同季节的预测准确率可提升0.25%~1.58%,即季节分型下的深度自适应滤波框架可有效提高风电功率预测精度。 展开更多
关键词 相对熵 非局部均值去噪 季节分型 风电功率日前预测
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基于MACD指标与聚类算法的电力用户用电行为分析 被引量:3
12
作者 武灵耀 郭贺宏 +3 位作者 赵庆生 梁定康 王旭平 程昱舒 《上海电力大学学报》 CAS 2023年第2期105-111,共7页
深入挖掘用户用电行为是电力大数据背景下电力市场精细化发展的迫切需求。为满足该需求,提出了一种基于平滑异同移动平均线(MACD)指标提取特征的聚类分析方法。该方法首先计算用户用电量的MACD指标;然后以MACD指标为特征,采用K-means聚... 深入挖掘用户用电行为是电力大数据背景下电力市场精细化发展的迫切需求。为满足该需求,提出了一种基于平滑异同移动平均线(MACD)指标提取特征的聚类分析方法。该方法首先计算用户用电量的MACD指标;然后以MACD指标为特征,采用K-means聚类算法对用户进行分类;最后利用分析股票的思想分析每一类用户的用电行为。对美国某一地区的实测居民用电量数据进行了算例分析,结果表明所提方法与传统方法相比具有更好的聚类效果,并且拓展了用户用电行为分析方式。 展开更多
关键词 用电行为 平滑异同移动平均线 基于特征聚类 K-meanS聚类算法
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核双样检验的连杆摆动光流轨迹混叠去除及补偿
13
作者 郑思凡 陈平平 +2 位作者 苏凯雄 吴永春 林志坚 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期182-193,共12页
在连杆摆动视觉测量中,针对高速曝光产生的背景噪点对前景光流轨迹混叠及阻断导致配准误差,本文提出了一种新的视频滤波与补偿算法。该算法以背景噪声与前景摆杆光流轨迹不同的运动统计特性作为先验模型,通过核双样假设检验检测光流轨... 在连杆摆动视觉测量中,针对高速曝光产生的背景噪点对前景光流轨迹混叠及阻断导致配准误差,本文提出了一种新的视频滤波与补偿算法。该算法以背景噪声与前景摆杆光流轨迹不同的运动统计特性作为先验模型,通过核双样假设检验检测光流轨迹速度突变,剪除背景噪点轨迹片段实现去噪。为实现轨迹补偿,首先引入机械连杆铰接点为参照物的相对光流采集方式,将各帧摆杆铰接点配准翘曲至第1帧铰接点位置,将连杆摆动轨迹从复合高阶摆线中分离形成低阶理想圆弧。其次采用Pratt拟合翘曲后的摆杆轨迹的圆心与半径,将轨迹聚类为不同半径的弧状轨迹群。最后,将弧状轨迹群的x-y坐标ν-SVR回归作为几何约束,结合x-t动力学回归半监督学习出完整长度的轨迹。在刮刷总成摆角及共轭凸轮的针床推程位移比较的测量实验表明,该算法比传统VBM3D,MeshFlow等算法准确度可提高3.26%,运算复杂度降低2阶,在机械旋转运动视觉故障诊断及机械仪表数字化采集等方面具有广阔应用前景。 展开更多
关键词 连杆曲线图谱 BEBLID描述子 最大均值差异 RKHS再生核 密度功率散度 核双样检验
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On the Divergence of N(?)rlund Logarithmic Means of Walsh-Fourier Series
14
作者 Gyrgy GAT Ushangi GOGINAVA 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2009年第6期903-916,共14页
It is well known in the literature that the logarithmic means 1/logn ^n-1∑k=1 Sk(f)/k of Walsh or trigonometric Fourier series converge a.e. to the function for each integrable function on the unit interval. This i... It is well known in the literature that the logarithmic means 1/logn ^n-1∑k=1 Sk(f)/k of Walsh or trigonometric Fourier series converge a.e. to the function for each integrable function on the unit interval. This is not the case if we take the partial sums. In this paper we prove that the behavior of the so-called NSrlund logarithmic means 1/logn ^n-1∑k=1 Sk(f)/n-k is closer to the properties of partial sums in this point of view. 展开更多
关键词 Walsh function Norlund logarithmic means a.e. divergence.
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关于无穷积分与数项级数的一些思考
15
作者 陆小庆 《高等数学研究》 2023年第3期10-13,共4页
以几何意义为指引,无穷积分与数项级数之间的关联可通过“积分和”及构建辅助级数建立起来.结合不同例题,加深对无穷积分与相关数项级数同敛散的认识.
关键词 无穷积分 数项级数 敛散性 几何意义
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多通道逆喷旋流燃烧器不同负荷下煤粉燃烧特性研究
16
作者 王诗珺 《煤质技术》 2023年第1期41-47,共7页
旋流燃烧器煤粉燃烧特性与其结构参数及运行工况密切相关,是工业煤粉锅炉的研究重点。为了研究煤粉在多通道逆喷旋流燃烧器不同负荷下的燃烧特性,以热态试验台架为基础,采用高温热电偶、烟气分析仪和高速摄像机3种手段对预燃室内的温度... 旋流燃烧器煤粉燃烧特性与其结构参数及运行工况密切相关,是工业煤粉锅炉的研究重点。为了研究煤粉在多通道逆喷旋流燃烧器不同负荷下的燃烧特性,以热态试验台架为基础,采用高温热电偶、烟气分析仪和高速摄像机3种手段对预燃室内的温度分布、组分浓度分布及预燃室外的火焰形态进行测量,分析不同负荷下煤粉在预燃室内、外的燃烧过程。试验结果表明:多通道逆喷旋流燃烧器在不同负荷下均可实现煤粉稳定燃烧,负荷最低可至35%;煤粉呈现“风包火、火包粉”的径向分级燃烧状态,其中低温空气层保证预燃室结构长期稳定运行,高温无氧强还原性气氛保证煤粉快速着火稳定燃烧同时抑制燃烧初期NOx生成;低负荷运行时,煤粉燃烧过程集中在预燃室内且燃烧强度较高,温度较高其峰值均值为1204℃,无氧区域较大时强还原性气氛中CO浓度较高,预燃室外无形态稳定火焰;中、高负荷运行时,预燃室内煤粉燃烧强度略低,温度较低时其峰值均值分别为1087℃、1090℃,无氧区域较小时强还原性气氛中CO浓度较低,燃烧过程延伸至预燃室外,形成稳定的旋流火焰,其直径和发散角度分别维持在750 mm和25°左右,而火焰长度则由2627 mm延伸至3216 mm。 展开更多
关键词 旋流燃烧器 煤粉燃烧特性 负荷 热态台架 旋流火焰 峰值均值 预燃室 发散角度
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基于均值距离测度的医学图像配准(英文) 被引量:12
17
作者 杨金宝 刘常春 +1 位作者 胡顺波 顾建军 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1046-1051,共6页
针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值、速度慢的缺点,提出了基于均值不等式的均值距离测度.首先根据均值不等式推导出5种均值距离测度:方根-算术均值距离(SAM)、方根-几何均值距离(SGM)、方根-调和均值距离(SHM)、算术-几何... 针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值、速度慢的缺点,提出了基于均值不等式的均值距离测度.首先根据均值不等式推导出5种均值距离测度:方根-算术均值距离(SAM)、方根-几何均值距离(SGM)、方根-调和均值距离(SHM)、算术-几何均值距离(AGM)、算术-调和均值距离(AHM).然后通过人体脑部CT/MR和MR-T1/PD图像的刚体配准实验,从函数曲线、配准精度、计算时间和收敛性能方面,对互信息与5种均值距离信息测度进行了比较与分析.实验结果表明,在不损失配准精度的前提下,AHM和SAM测度可以获得更快的配准速度,对噪声有很强的鲁棒性. 展开更多
关键词 图像配准 相似性测度 互信息 均值距离
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一种自适应阈值的运动目标提取算法 被引量:11
18
作者 孙明玉 丁莹 +2 位作者 李文辉 江琦 徐长青 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2380-2383,共4页
为了准确地划分运动目标和背景区域,提出一种自适应阈值的运动目标提取算法,对现有基于背景差的提取算法进行改进。本算法将运动目标和背景作为两个聚类,对图像中的点按像素灰度进行分类,以聚类间的方根—算术均值距离最大作为分割阈值... 为了准确地划分运动目标和背景区域,提出一种自适应阈值的运动目标提取算法,对现有基于背景差的提取算法进行改进。本算法将运动目标和背景作为两个聚类,对图像中的点按像素灰度进行分类,以聚类间的方根—算术均值距离最大作为分割阈值选择的准则,使得运动目标提取算法中二值化阈值能够自动更新,从而实现对运动目标的准确完整提取。实验结果表明,该算法能够较准确快速地提取运动目标,并对环境亮度突变、背景存在微小运动等情况具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 运动目标提取 背景差 阈值 方根—算术均值距离
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基于算术调和均值距离测度的弹性图像配准 被引量:4
19
作者 杨金宝 刘常春 胡顺波 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1390-1394,共5页
针对图像配准中的特征提取问题,提出了一种基于自动选取标记点的弹性图像配准方法。首先,提出了新的相似性测度,算术-调和均值距离测度AHM,图像通过最大化AHM全局配准,然后将图像划分成均匀子块,采用AHM测度刚性配准各对应子块,选取对... 针对图像配准中的特征提取问题,提出了一种基于自动选取标记点的弹性图像配准方法。首先,提出了新的相似性测度,算术-调和均值距离测度AHM,图像通过最大化AHM全局配准,然后将图像划分成均匀子块,采用AHM测度刚性配准各对应子块,选取对应子块的中心作为标记点对,最后,用三次均匀B样条实现图像的弹性配准。实验结果表明,AHM是有效的,其配准速度是互信息的2倍。 展开更多
关键词 信息处理技术 弹性配准 算术-调和均值距离 互信息
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基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究 被引量:4
20
作者 赵冬 赵光恒 王天慧 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1667-1674,共8页
在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题。针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此... 在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题。针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数。最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高。 展开更多
关键词 图像分割 模糊C-均值聚类 特征散度 空间一致性
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