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统计关系学习模型Markov逻辑网综述 被引量:7
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作者 孙舒杨 刘大有 +1 位作者 孙成敏 黄冠利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第2期1-3,共3页
统计关系学习是人工智能研究的热点,在生物信息学、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要应用,Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑相结合的一种全新的统计关系学习模型。介绍了Markov逻辑网的理论模型和学习方法,并探讨了目前存... 统计关系学习是人工智能研究的热点,在生物信息学、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要应用,Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑相结合的一种全新的统计关系学习模型。介绍了Markov逻辑网的理论模型和学习方法,并探讨了目前存在的问题和研究方向。 展开更多
关键词 统计关系学习 一阶逻辑 markov 机器学习 markov逻辑网
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基于后验概率的Markov逻辑网参数学习方法 被引量:3
2
作者 孙舒杨 刘大有 孙成敏 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期946-950,共5页
通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪似然概率替代似然概率,通过最大化伪后验概率来学习模型参数.实验结果表明,该方法能够有效地学出模型... 通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪似然概率替代似然概率,通过最大化伪后验概率来学习模型参数.实验结果表明,该方法能够有效地学出模型参数,且所得模型推理能力优于现有的参数学习方法. 展开更多
关键词 统计关系学习 一阶逻辑 markov 机器学习 markov逻辑网
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基于Markov逻辑网的事件表象统一方法
3
作者 徐元子 张迎新 刘登第 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3547-3553,共7页
为解决Web数据集成中大量事件表象语句共指现实世界同一事件,导致数据冗余问题,提出一种基于Markov逻辑网的事件表象统一方法。该方法从共指事件表象集合中获得较准确详细的一条表象,作为统一的事件表象对应现实事件,为数据集成提供高... 为解决Web数据集成中大量事件表象语句共指现实世界同一事件,导致数据冗余问题,提出一种基于Markov逻辑网的事件表象统一方法。该方法从共指事件表象集合中获得较准确详细的一条表象,作为统一的事件表象对应现实事件,为数据集成提供高质量数据;将事件表象使用八个维度的形式表示,训练Markov逻辑网从共指事件表象集合中推理出准确详细的维度内容,重新组合后形成一条事件表象。使用少量一阶谓词从维度内容、事件表象和数据源等多角度制定相应规则,通过推理解决数据不一致、不完整、不详细问题。实验结果表明基于Markov逻辑网的事件表象统一方法能获得较准确详细的统一事件表象。 展开更多
关键词 事件表象统一 共指事件表象 markov逻辑网 维度内容 一阶谓词
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Markov逻辑网在迁移学习中的应用
4
作者 熊忠阳 舒方俊 +1 位作者 张玉芳 孔润 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期158-160,共3页
为充分利用过期训练数据和数据结构相关性进行新领域的学习,提出一种基于Markov逻辑网的迁移学习方法。该方法对源域与目标域的谓词进行自动映射后,通过自我诊断、结构更新和新公式挖掘3个步骤对映射结构进行优化,使之更适用于目标域数... 为充分利用过期训练数据和数据结构相关性进行新领域的学习,提出一种基于Markov逻辑网的迁移学习方法。该方法对源域与目标域的谓词进行自动映射后,通过自我诊断、结构更新和新公式挖掘3个步骤对映射结构进行优化,使之更适用于目标域数据。实验结果证明,与传统的机器学习方法相比,该方法使概率推理所获结果的准确率更高,所需的学习时间与训练数据更少。 展开更多
关键词 迁移学习 markov逻辑网 自动映射 机器学习 一阶逻辑
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Exact Distributions of Waiting Time Problems of Mixed Frequencies and Runs in Markov Dependent Trials 被引量:1
5
作者 Bruce J. Chaderjian Morteza Ebneshahrashoob Tangan Gao 《Applied Mathematics》 2012年第11期1689-1696,共8页
We study waiting time problems for first-order Markov dependent trials via conditional probability generating functions. Our models involve α frequency cells and β run cells with prescribed quotas and an additional ... We study waiting time problems for first-order Markov dependent trials via conditional probability generating functions. Our models involve α frequency cells and β run cells with prescribed quotas and an additional γ slack cells without quotas. For any given and , in our Model I we determine the waiting time until at least frequency cells and at least run cells reach their quotas. For any given τ ≤ α + β, in our Model II we determine the waiting time until τ cells reach their quotas. Computer algorithms are developed to calculate the distributions, expectations and standard deviations of the waiting time random variables of the two models. Numerical results demonstrate the efficiency of the algorithms. 展开更多
关键词 Inverse Sampling MULTINOMIAL STOPPING Problem Soonest through Latest WAITING Time Variable Probability Generating Function first-order markov DEPENDENT Trial
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考虑柔性负荷响应策略的有源配电网可靠性分析 被引量:2
6
作者 李宏仲 王子杰 《现代电力》 北大核心 2023年第5期835-843,共9页
随着大量柔性负荷以及分布式电源的接入,配电网运行可靠性受到多重不确定因素影响。提出了一种考虑柔性负荷响应策略的有源配电网可靠性分析方法。首先,采用伊藤随机过程描述分布式电源出力的时序不确定性。其次,根据柔性负荷特性以及... 随着大量柔性负荷以及分布式电源的接入,配电网运行可靠性受到多重不确定因素影响。提出了一种考虑柔性负荷响应策略的有源配电网可靠性分析方法。首先,采用伊藤随机过程描述分布式电源出力的时序不确定性。其次,根据柔性负荷特性以及基于一阶随机占优理论的转供容量约束提出柔性负荷滚动响应策略。最后,采用马尔科夫蒙特卡洛法对改进的RTBS6系统进行可靠性分析。算例分析了不同柔性负荷响应策略以及分布式电源接入容量对柔性负荷的出力以及可靠性的影响,为柔性负荷响应提供借鉴。 展开更多
关键词 分布式电源 柔性负荷 伊藤随机过程 一阶随机占优 马尔科夫蒙特卡洛
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基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取 被引量:25
7
作者 周顺先 林亚平 +1 位作者 王耀南 易叶青 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2226-2231,共6页
隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错... 隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错误信息有更强的识别能力.提出了基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法;分析了二阶隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的有效性;仿真实验表明,新的算法比基于一阶隐马尔可夫模型的算法具有更高的抽取精确度. 展开更多
关键词 文本信息抽取 一阶隐马尔可夫模型 二阶隐马尔可夫模型 精确度
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基于改进一阶马尔可夫链的风速时间序列模型 被引量:35
8
作者 蒋平 霍雨翀 +2 位作者 张龙 罗建裕 李海峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期22-27,共6页
模拟风速时间序列在含风电场电力系统的规划及评估等领域应用广泛。传统风速序列建模的一阶马尔可夫链模型无法保留时间序列的自相关特性,同时不能反映出实际风速随季节、天气等因素的变化情况。文中通过将一年分为12个时间段及将一日分... 模拟风速时间序列在含风电场电力系统的规划及评估等领域应用广泛。传统风速序列建模的一阶马尔可夫链模型无法保留时间序列的自相关特性,同时不能反映出实际风速随季节、天气等因素的变化情况。文中通过将一年分为12个时间段及将一日分为4个时段,在传统一阶马尔可夫链中引入了风速的季节特性和日特性;同时,考虑风速与降水量的关联,引入了风速的干湿特性。在此基础上,提出了风速时间序列模拟的改进一阶马尔可夫链模型。仿真结果表明,该改进模型不仅较好地保留了观测风速的自相关特性,而且提高了模拟风速序列的精度。 展开更多
关键词 风速时间序列 一阶马尔可夫链 蒙特卡洛仿真 风力发电
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无定河流域土地利用状况的预测 被引量:4
9
作者 李晶 谢平 +1 位作者 陈广才 黄德治 《水电能源科学》 2008年第2期15-19,共5页
在无定河流域现有的1990、1995和2000年3期土地利用状况数据基础上进行一阶马尔科夫链模型插值,得到1990-2000年共11期土地利用状况资料。通过一阶马尔科夫链优化模型和灰色理论GM(1,1)模型对未来土地利用状况进行预测分析。结果表... 在无定河流域现有的1990、1995和2000年3期土地利用状况数据基础上进行一阶马尔科夫链模型插值,得到1990-2000年共11期土地利用状况资料。通过一阶马尔科夫链优化模型和灰色理论GM(1,1)模型对未来土地利用状况进行预测分析。结果表明:两种方法率定期数据和实测数据相对误差均在10%以内,结果可靠,方法合理;两种模型预测结果都与无定河流域实际趋势一致,效果良好,都可作为无定河流域未来土地利用状况预测的结果。 展开更多
关键词 一阶马尔科夫链优化模型 GM(1 1)模型 土地利用
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管道地理坐标测量中低精度IMU初始对准技术 被引量:3
10
作者 杨洋 杨理践 董梅 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2013年第6期687-691,共5页
针对管道地理坐标测量系统低精度惯性测量单元(inertial measurment unit,IMU)初始对准问题,提出一种管道定位的初始对准方法.针对大角度情况进行粗对准,然后在小角度范围内再进行精对准.在精对准过程中,对测量信号采用一阶马尔科夫模型... 针对管道地理坐标测量系统低精度惯性测量单元(inertial measurment unit,IMU)初始对准问题,提出一种管道定位的初始对准方法.针对大角度情况进行粗对准,然后在小角度范围内再进行精对准.在精对准过程中,对测量信号采用一阶马尔科夫模型,提取出符合kalman滤波模型的白噪声分量,随后建立13维状态量的kalman状态方程以及观测方程.对于较大方位误差角引起的非线性,采用Cubature Kalman滤波(Cubature Kalman filtering,CKF)算法对非线性模型进行状态估计,解决了滤波模型的非线性问题并进行了静态对准实验.实验结果表明,设计的算法在计算时间上优于Unscented粒子滤波(Unsented particle filtering,UPF)算法,适于作为管道地理坐标测量的初始对准算法. 展开更多
关键词 捷联惯导 初始对准 地理坐标测量 姿态角 一阶马尔科夫 惯性测量单元 Unscented粒子滤波 CUBATURE KALMAN滤波
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基于样条拟合和双向滤波的助推段弹道估计 被引量:5
11
作者 吴楠 孟凡坤 周致远 《飞行器测控学报》 CSCD 2014年第5期392-398,共7页
三次B样条拟合在助推段弹道估计中应用广泛,但存在弹道两端点邻域估计误差过大的问题。通过对B样条基函数矩阵的特性进行分析,发现其原因为端点邻域估计时能利用的有效观测数据最少。因此,提出一种基于样条拟合和双向滤波相结合的弹道... 三次B样条拟合在助推段弹道估计中应用广泛,但存在弹道两端点邻域估计误差过大的问题。通过对B样条基函数矩阵的特性进行分析,发现其原因为端点邻域估计时能利用的有效观测数据最少。因此,提出一种基于样条拟合和双向滤波相结合的弹道估计策略:首先将双星观测数据利用无迹变换转换为等效位置观测;然后利用三次B样条拟合弹道;最后基于一种自适应卡尔曼滤波器,采用双向滤波策略改善样条拟合的端点估计精度。仿真结果表明:组合方法使样条拟合的端点估计误差减少40%,同时使估计弹道更平滑。此结果满足实时性要求。 展开更多
关键词 助推段弹道估计 三次B样条 最小二乘 一阶马尔可夫过程 自适应卡尔曼滤波
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SINS/GPS组合导航中两种惯导误差模型的等价性验证 被引量:1
12
作者 范利涛 李宁宁 +2 位作者 汤国建 郑伟 吴杰 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期27-30,共4页
为减轻空间机动飞行器上计算机的负担,文中提出以一阶惯性环节模型替代惯性测量装置的惯导工具误差模型以降低SINS/GPS组合导航中状态矩阵的维数。采用扩展卡尔曼滤波器进行信息融合,分别用两种不同的模型来评估导航精度。仿真结果表明... 为减轻空间机动飞行器上计算机的负担,文中提出以一阶惯性环节模型替代惯性测量装置的惯导工具误差模型以降低SINS/GPS组合导航中状态矩阵的维数。采用扩展卡尔曼滤波器进行信息融合,分别用两种不同的模型来评估导航精度。仿真结果表明采用两种不同模型,最终的导航精度相当,用一阶惯性环节模型来替代惯导工具误差模型,可以大大减少计算时间,利于工程实现。 展开更多
关键词 组合导航 惯导工具误差 一阶惯性环节 扩展卡尔曼滤波
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基于BSN识别双人交互动作方法的研究 被引量:3
13
作者 陈野 王哲龙 武东辉 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第13期1-5,20,共6页
基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫... 基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫模型来进行识别,在两人交互行为的语义建模中,建立一阶逻辑知识库,并通过训练马尔可夫逻辑网来最终实现两人交互行为的决策。实验结果表明,与基于特征层数据融合的一些方法相比,该方法获得了更高的识别精度,能够有效地识别出双人交互动作。 展开更多
关键词 体感网 双人交互动作 隐马尔可夫模型 数据融合 一阶逻辑 马尔可夫逻辑网
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一种新的信源信道联合迭代解码 被引量:1
14
作者 王粤 余松煜 +1 位作者 张彦昕 王嘉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1487-1491,共5页
提出了一种新的联合迭代解变长码(VLC)和低密度校验码(LDPC)的解码器.该系统主要由两个软输入和软输出(SISO)的模块组成,能利用VLC码字结构和马尔可夫信源之间的相关性来纠正误码.由于联合解码算法降低了误码率,使得LDPC的迭代次数大大... 提出了一种新的联合迭代解变长码(VLC)和低密度校验码(LDPC)的解码器.该系统主要由两个软输入和软输出(SISO)的模块组成,能利用VLC码字结构和马尔可夫信源之间的相关性来纠正误码.由于联合解码算法降低了误码率,使得LDPC的迭代次数大大减少,补偿了联合解码过程中所需要的联合信源信道变长码解码器(JVLD)的计算时间.仿真结果表明,联合迭代解码算法明显优于传统的分离解码器. 展开更多
关键词 联合信源信道解码 一阶马尔可夫 变长码 低密度校验码 迭代解码 白高斯噪声信道
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基于鲁棒滤波的捷联导引头视线角速度估计方法 被引量:8
15
作者 王小刚 胡智勇 +1 位作者 于洋 秦武韬 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期251-256,262,共7页
针对捷联导引头无法直接获取视线角速度等信息的问题,研究了鲁棒滤波在大气层外飞行器捷联导引头视线角速度估计中的应用。为了建立非线性滤波估计模型,考虑目标视线角速度的慢变特性,采用一阶马尔科夫模型建立了状态方程;推导了视线角... 针对捷联导引头无法直接获取视线角速度等信息的问题,研究了鲁棒滤波在大气层外飞行器捷联导引头视线角速度估计中的应用。为了建立非线性滤波估计模型,考虑目标视线角速度的慢变特性,采用一阶马尔科夫模型建立了状态方程;推导了视线角速度的解耦模型,并建立了量测方程;考虑到实际应用中存在系统噪声统计特性失准的问题,基于Huber-Based鲁棒滤波方法,设计了视线角速度滤波器,并完成了基于Huber-Based滤波方法和扩展卡尔曼滤波方法的数学仿真。仿真结果表明Huber-Based滤波方法的视线角、视线角速度及视线角加速度估计精度分别达到0.1140'、0.1423'/s、0.0203'/s2,而扩展卡尔曼滤波方法的视线角、视线角速度及视线角加速度估计精度仅分别为0.6577'、0.6415'/s、0.0979'/s^2。仿真结果证明了该方法可以有效地估计出相对视线角速度等信息,并且在非高斯噪声的条件下,依然可获得较高的估计精度,具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 捷联导引头 视线角速度 一阶马尔科夫模型 非线性滤波方法 Huber-based滤波
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三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系 被引量:2
16
作者 叶飞 衣娜 王翼飞 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期500-507,共8页
为了考虑更多的统计特征,提出了一类三阶隐马氏模型,其中状态转移和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态.研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前—向后算法、解码问题的Viterbi算法和学习问题的Baum-Welch算法.对此类... 为了考虑更多的统计特征,提出了一类三阶隐马氏模型,其中状态转移和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态.研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前—向后算法、解码问题的Viterbi算法和学习问题的Baum-Welch算法.对此类三阶隐马氏模型,构造了一个与之等价的一阶隐马氏模型,提出并证明了它们的等价性定理.研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为一些实际应用提供更好的方法. 展开更多
关键词 一阶隐马氏模型 三阶隐马氏模型 向前-向后算法 VITERBI算法 Baum—Welch算法
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抗共谋攻击的同步运动补偿扩频隐写视频水印 被引量:2
17
作者 王岩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第6期1838-1844,共7页
针对视频水印无法抵抗帧间共谋而导致版权问题,提出一种同步运动补偿和扩频隐写相结合的视频水印来抵抗共谋攻击。首先构建共谋模型、模拟攻击原理和分析噪声来源确定两类共谋场景的混合抵抗策略及评判要求;其次分别利用同步运动补偿和... 针对视频水印无法抵抗帧间共谋而导致版权问题,提出一种同步运动补偿和扩频隐写相结合的视频水印来抵抗共谋攻击。首先构建共谋模型、模拟攻击原理和分析噪声来源确定两类共谋场景的混合抵抗策略及评判要求;其次分别利用同步运动补偿和扩频隐写应对两类共谋攻击;最后通过测试验证混合抵抗策略满足抗共谋攻击的评判要求,确保共谋者无法利用数据冗余获取有效的共谋规则并实施攻击。结果证明:均值矢量补偿(ACV)从算法时效性和运动一致性角度较对比方法亚像素精度运动补偿和可变分块运动补偿更适用于第一类共谋场景;对第二类共谋场景施加帧平均、帧切除,首末帧峰值信噪比(PSNR)平均降幅20.91%,帧重构、帧裁剪PSNR极值间平均波幅2.76%,明显优于对比方法平均降幅的41.76%和28.54%、平均波幅的13.91%和7.72%。综上所述,该方法满足共谋攻击的评判要求,起到了抵抗帧间共谋攻击的效果。 展开更多
关键词 帧间共谋攻击 同步运动补偿 扩频隐写 一阶马尔可夫链 双模混合噪声
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基于一阶马尔可夫链的实验数据序列分类模型 被引量:2
18
作者 黄志成 《计算机系统应用》 2014年第5期227-230,共4页
为了对在线实验系统产生的实验数据序列进行分析,引入一阶马尔可夫链.通过人工分类把实验数据分为学习积极和懒散作弊两类,分别构建马尔可夫链模型.根据输出概率判定测试数据来自哪一个模型的可能性较大.最后讨论了状态的平稳分布情况.... 为了对在线实验系统产生的实验数据序列进行分析,引入一阶马尔可夫链.通过人工分类把实验数据分为学习积极和懒散作弊两类,分别构建马尔可夫链模型.根据输出概率判定测试数据来自哪一个模型的可能性较大.最后讨论了状态的平稳分布情况.实验结果表明,基于马尔可夫链的分类模型具有较高的正确率. 展开更多
关键词 一阶马尔可夫链 序列分类 序列数据 在线实验
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顾及有色噪声的Kalman滤波在GPS高频动态变形监测中的应用 被引量:1
19
作者 张昊楠 匡翠林 戴吾蛟 《工程勘察》 2013年第4期50-54,共5页
在GPS高频动态变形监测过程中,观测噪声存在很强的时间相关性,使用标准卡尔曼滤波并不能得到最优滤波解。本文给出了一种基于一阶高斯马尔科夫过程的相关观测噪声函数模型估计方法,以及基于此噪声函数模型的两种改进卡尔曼滤波算法,对一... 在GPS高频动态变形监测过程中,观测噪声存在很强的时间相关性,使用标准卡尔曼滤波并不能得到最优滤波解。本文给出了一种基于一阶高斯马尔科夫过程的相关观测噪声函数模型估计方法,以及基于此噪声函数模型的两种改进卡尔曼滤波算法,对一组GPS模拟振动实验数据进行滤波处理,结果验证了该噪声函数模型估计方法的有效性,并对基于此模型的这两种滤波算法进行了对比分析。 展开更多
关键词 GPS高频动态变形监测 KALMAN滤波 一阶高斯马尔科夫过程 扩充状态向量法 相邻时间组差法
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基于深度学习框架的隐藏主题变量图模型 被引量:7
20
作者 吴蕾 张文生 王珏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期191-199,共9页
隐藏主题变量图模型是一种用节点表示潜在主题或者潜在主题变化的概率图模型.针对当前隐藏主题变量图模型只能提取单层主题节点的缺陷,提出一种基于深度学习框架的提取多层主题节点的概率图模型.该模型在隐藏主题变量图模型的底层增加... 隐藏主题变量图模型是一种用节点表示潜在主题或者潜在主题变化的概率图模型.针对当前隐藏主题变量图模型只能提取单层主题节点的缺陷,提出一种基于深度学习框架的提取多层主题节点的概率图模型.该模型在隐藏主题变量图模型的底层增加预处理结构层,即引入自组织映射层,可以有效地提取不同层次的主题状态.另外,隐藏主题变量图模型使用了隐马尔可夫网络和条件随机场的相结合的模型.针对条件随机场,提出了一阶逻辑子句定义的特征函数.弥补了长距离依存特性的缺失.在此基础上提出了一种分层次提取主题状态的新深度学习算法.在国际通用的亚马逊情感分析数据、Tripadvisor情感分析数据上的实验表明,新算法可以提升情感分析的准确率.同时实验结果也表明,提取多层主题状态可以更好地挖掘宏观主题分布信息和评论的局部主题信息. 展开更多
关键词 概率图模型 深度学习 隐马尔可夫模型 自组织映射 一阶逻辑
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