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基于神经模块网络的汽轮机发电功率预测方法研究
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作者 董艳妮 陈煦 +1 位作者 张桁恺 王慧召 《现代工程科技》 2024年第16期45-48,共4页
汽轮机对现代工业生产的稳定性和效率起着至关重要的推动作用。目前一些汽轮机发电功率预测方法存在建模能力不足、泛化能力不强等问题。文章聚焦于应用神经模块网络,以提升工业汽轮机发电功率的预测精度。通过将神经网络分解为专注于... 汽轮机对现代工业生产的稳定性和效率起着至关重要的推动作用。目前一些汽轮机发电功率预测方法存在建模能力不足、泛化能力不强等问题。文章聚焦于应用神经模块网络,以提升工业汽轮机发电功率的预测精度。通过将神经网络分解为专注于特定任务的模块,从而能够更有效地捕捉汽轮机系统中复杂的非线性关系。在汽轮机发电系统中,该网络自动学习了运行状态的特征,实现了对功率变化的准确预测。该方法的关键优势在于神经模块网络的模块化结构,提高了对系统行为的可解释性,并降低了手动提取特征的负担,为实现可持续、高效的发电过程奠定了坚实基础。 展开更多
关键词 神经模块网络 发电功率预测 特征表示
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基于神经模块网络的可迁移凝汽器真空度预测方法
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作者 姜天培 易秉恒 +2 位作者 陈贻颢 康孝种 王书辉 《高科技与产业化》 2024年第10期24-26,共3页
本文旨在探索一种基于神经模块网络的具有泛化性的可迁移的凝汽器真空度预测方法。首先,采用神经模块网络对凝汽器真空度进行预测。其次,手动将数据分为低负荷,普通和高负荷工况。其中高斯噪声波动范围为80%到130%,以充分模拟真实世界... 本文旨在探索一种基于神经模块网络的具有泛化性的可迁移的凝汽器真空度预测方法。首先,采用神经模块网络对凝汽器真空度进行预测。其次,手动将数据分为低负荷,普通和高负荷工况。其中高斯噪声波动范围为80%到130%,以充分模拟真实世界中的低负荷和高负荷数据。最后,利用神经模块网络在正常数据集上训练的模型,对变工况情况下的低负荷和高负荷数据进行预测。实验证明神经模块网络训练的模型具有泛化性,在不同负荷情况下均能有效预测凝汽器真空度。 展开更多
关键词 凝汽器真空度预测 神经模块网络 可迁移性
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基于注意力模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物排放预测 被引量:2
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作者 蒙西 王岩 +1 位作者 孙子健 乔俊飞 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期593-603,共11页
氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention mod... 氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention modular neural network,AMNN)的MSWI过程NO_(x)排放预测方法。首先,模拟脑网络“分而治之”处理复杂任务的特性,利用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法将待预测任务划分为多个子任务,从而降低预测任务复杂度;其次,针对各子任务,设计一种自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network,SOFNN)构建子模型,通过神经元增删机制和二阶学习算法提高子模型的学习效率和学习精度;然后,提出了一种基于注意力机制的子模型整合策略,进一步提高预测模型的泛化性能;最后,通过基准实验Mackey-Glass时间序列预测和北京某MSWI厂实际数据验证了AMNN的可行性和有效性。 展开更多
关键词 城市固废焚烧 模块神经网络 注意力机制 NOx排放预测
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基于自组织模块化神经网络的污水处理过程出水参数预测
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作者 郭鑫 李文静 乔俊飞 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3242-3254,共13页
针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵... 针对城市污水处理过程关键出水水质一些参数难以在线测量的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的自组织模块化神经网络(MNN)出水参数软测量模型。首先设计一种基于EMD的任务分解方法,将复杂的时间序列分解为若干子序列,并采用样本熵和欧氏距离分别计算子序列的复杂性及相似性,自适应调整子网络模块。然后针对子网络模块初始结构难以确定的问题提出一种前馈神经网络的结构自组织算法,实现子网络模型根据分配的子任务动态调整自身网络结构,更有效地对各子序列进行预测。最后通过基准时间序列预测和实际污水处理厂中出水水质参数检测实验验证了所提出的模型具有较好的预测精度和自适应性。 展开更多
关键词 经验模态分解 动态建模 模块神经网络 时间序列预测 废水
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融合注意力机制和卷积神经网络的电网暂态电压稳定评估及可解释性分析
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作者 张哲 秦博宇 +2 位作者 高鑫 丁涛 张逸兴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4648-4657,I0057,I0056,共12页
提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention mo... 提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CB AM)提升传统CNN的特征捕获能力,考虑模型特性和网络结构设计CBAMCNN组合模块。其次,建立基于CBAM-CNN的电网暂态电压稳定评估模型,揭示运行工况多变场景下系统关键电气量和稳定状态之间的映射关系。最后,基于沙普利值加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)理论提出数据驱动模型评估结果的可解释性分析框架,提炼影响样本稳定状态的主导特征,评估各输入特征量对模型输出结果的贡献程度。在典型受端电网仿真系统中验证了所提稳定评估方法的准确性和可解释性分析方法的有效性。 展开更多
关键词 卷积块注意力模块-卷积神经网络 暂态电压稳定评估 沙普利值加性解释理论 可解释性分析
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层次模块化神经网络新方法研究 被引量:5
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作者 魏崴 王攀 +1 位作者 秦娟英 徐华中 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2003年第6期23-26,共4页
多个神经网络组成的系统有两种工作方式:其一是通过训练多个神经网络,以协同或竞争的方式来构建学习系统解决同一问题;其二则是将复杂问题分解成若干简单问题而后进行处理。应用分而治之的思想提出了一种层次模块化神经网络新方法——... 多个神经网络组成的系统有两种工作方式:其一是通过训练多个神经网络,以协同或竞争的方式来构建学习系统解决同一问题;其二则是将复杂问题分解成若干简单问题而后进行处理。应用分而治之的思想提出了一种层次模块化神经网络新方法———三层结构的模块化神经网络HMNN(HierarchicalModularNeuralNetwork)模型,在提高算法性能方面有一定优势,对比实验研究也表明该算法有效地提高了系统的泛化能力和算法稳定性。 展开更多
关键词 模块神经网络 层次模块神经网络 模块 算法稳定性
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基于模块化神经网络的动态联盟伙伴优化选择 被引量:12
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作者 许学斌 顾剑飞 张新曼 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2004年第1期90-92,117,共4页
动态联盟的关键问题是伙伴选择问题。本文构造了动态联盟伙伴选择问题的数学模型,提出了一种基于模块化神经网络的动态联盟伙伴选择的优化方法,实现了动态联盟伙伴的优化选择。
关键词 模块神经网络 动态联盟 伙伴选择 数学模型 敏捷制造
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基于梯度的并行协作模块化神经网络体系结构 被引量:4
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作者 凌卫新 郑启伦 陈琼 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期1256-1263,共8页
该文提出了一种基于梯度的并行协作模块化神经网络的体系结构 (GPCMNN) .它通过分解模块 ,根据梯度方法对学习样本空间自动分解 ,由子空间识别模块和子任务模块实现各子样本空间的识别和学习 ,集成模块将子样本空间结果集成得系统的输... 该文提出了一种基于梯度的并行协作模块化神经网络的体系结构 (GPCMNN) .它通过分解模块 ,根据梯度方法对学习样本空间自动分解 ,由子空间识别模块和子任务模块实现各子样本空间的识别和学习 ,集成模块将子样本空间结果集成得系统的输出 ,实现了复杂任务的自动分解、判定和模块化训练策略 .实验表明 ,该文提出的GPCMNN体系结构是可行的、有效的 ;与非模块化神经网络技术相比 ,提高了训练速度 ,改善了网络性能 .它具有高效并行的运行效率、便于硬件实现等特点 ,同时又保持了PCMNN[7] 算法的优点 ,改进了它的不足 . 展开更多
关键词 模块神经网络 梯度 任务分解 模块判定
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面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型 被引量:10
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作者 王振飞 陈金磊 +1 位作者 郑志蕴 刘冰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期232-235,共4页
随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一... 随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一种自适应模块化神经网络结构模型(AMNN).首先,对训练数据集采用概率密度峰值聚类算法确定训练数据集的聚类中心,以此确定每个模块的训练样本集,然后每个模块采用训练BP神经网络算法,该算法可以利用分配来的训练样本数据自适应构建模块结构.实验结果表明,该模型相对标准的随机森林算法和传统单一全互连前馈神经预测心血管疾病准确率高,收敛速率快. 展开更多
关键词 模块神经网络 自适应 心血管疾病(CVD) 聚类算法
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Chebyshev神经网络模块在铂电阻温度传感器非线性补偿中的应用 被引量:2
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作者 俞阿龙 《电气自动化》 北大核心 2007年第5期48-49,52,共3页
针对铂电阻温度传感器在应用中存在的非线性问题,提出了应用切比雪夫(Chebyshev)神经网络建立非线性补偿模型,并用与之对应的神经网络模块 SN9701实现的铂电阻温度传感器非线性补偿的硬件方法。以 pt100铂电阻温度传感器为例,介绍了非... 针对铂电阻温度传感器在应用中存在的非线性问题,提出了应用切比雪夫(Chebyshev)神经网络建立非线性补偿模型,并用与之对应的神经网络模块 SN9701实现的铂电阻温度传感器非线性补偿的硬件方法。以 pt100铂电阻温度传感器为例,介绍了非线性补偿的原理和网络的训练方法,给出了非线性补偿模型的数学表达式。结果表明,这种非线性补偿方法精度高、实时性好以及鲁棒性强等优点,对 pt100铂电阻温度传感器补偿后,在0~500℃范围内,可使各测量点非线性误差不大于0.02℃,有很好的应用价值。 展开更多
关键词 铂电阻温度传感器 切比雪夫神经网络模块 非线性补偿
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基于模块化神经网络的铁水硅含量预测系统 被引量:1
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作者 李界家 魏颖 +1 位作者 周昊 李颖 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第2期390-394,共5页
目的提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉... 目的提出基于模块化神经网络的铁水硅含量预测方法,改善系统控制性能指标.方法采用模块化神经网络预测控制策略,建立模块化神经网络预测模型,按输入物理量的性质构成4个神经网络模块,再由预测神经网络输出铁水硅含量的预测值,从而控制炉温.结果提高了学习效率和泛化能力,有效地改善了模型的预测精度.结论模块化神经网络铁水硅含量预测模型,将同类量进行了模块划分,通过对铁水硅含量预测,可提高炉温的控制精度和动态跟踪能力,具有结构简单、实时性好、预测精度高等特点. 展开更多
关键词 模块神经网络 铁水硅含量 预测控制 预测精度
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互动式案例研究在生理学中自主神经系统模块的应用 被引量:1
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作者 杨宏静 付海荣 夏菁 《卫生职业教育》 2022年第4期62-64,共3页
介绍临床医学专业生理学课程中自主神经系统课程单元的互动式案例研究教学法的设计、实施和评价。首先阐述课程单元以及在课程单元内案例研究的组织和课程单元是如何从传统的以教师为中心的讲授法向互动性课程模块转变的,其次讲述案例... 介绍临床医学专业生理学课程中自主神经系统课程单元的互动式案例研究教学法的设计、实施和评价。首先阐述课程单元以及在课程单元内案例研究的组织和课程单元是如何从传统的以教师为中心的讲授法向互动性课程模块转变的,其次讲述案例研究法的构建以及导师提供的补充信息,最后阐明这种案例研究在实际课程中的实施过程、学生对整合互动模块的接受度以及教学效果评价。 展开更多
关键词 互动式教学 案例研究 生理学 自主神经系统模块
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基于模块化神经网络的汽车轮胎接触面压力模型 被引量:1
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作者 王树威 陈艳艳 薄迎春 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期245-250,共6页
针对汽车轮胎与路面接触面压力测量问题,提出了一种基于模块化神经网络的轴载、胎压与接触面压力的关系模型.该模型首先将样本进行模糊聚类,针对不同的轴载、胎压信息,构造基于距离测度的隶属函数,通过模糊判别实现该信息子网络的在线选... 针对汽车轮胎与路面接触面压力测量问题,提出了一种基于模块化神经网络的轴载、胎压与接触面压力的关系模型.该模型首先将样本进行模糊聚类,针对不同的轴载、胎压信息,构造基于距离测度的隶属函数,通过模糊判别实现该信息子网络的在线选择,提高神经网络对信息处理的自适应性.对合肥市某公路的轴载检测样本的测试结果表明,基于模块化神经网络的接触面压力模型在精度上优于经验模型,环境适应性也有一定程度提高. 展开更多
关键词 接触面压力 轴载 胎压 模块神经网络
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层次模块化模糊神经网络在铝电解故障诊断中的应用 被引量:7
14
作者 李界家 张双喜 +1 位作者 马斌 李文红 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第5期860-862,866,共4页
目的针对铝电解故障发生机理及特点,提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法.方法利用数据处理子模块,诊断子模块,决策子模块,从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断.结果数据处理子网络实现了对数据的... 目的针对铝电解故障发生机理及特点,提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法.方法利用数据处理子模块,诊断子模块,决策子模块,从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断.结果数据处理子网络实现了对数据的特征提取,优化了数据结构,将大结构的神经网络分解成多个小网络,并用决策神经网络对故障进行模式分类.结论该方法优化了大结构神经网络的学习性能,提高了故障检测的准确率,具有良好的实用价值. 展开更多
关键词 模块神经网络 BP神经网络 模糊C均值聚类法 铝电解故障诊断
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遗传模块化神经网络的航空高光谱赤潮监测 被引量:2
15
作者 孙洁 周立俭 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第5期258-261,共4页
研究对航空高光谱赤潮图像进行快速、准确地识别问题。传统单一BP网络在解决航空遥感高光谱图像大数据量问题时网络结构复杂、训练时间长、识别速度低。针对大数据量快速分析的需求,提出了一种集成结构的遗传模块化神经网络的航空高光... 研究对航空高光谱赤潮图像进行快速、准确地识别问题。传统单一BP网络在解决航空遥感高光谱图像大数据量问题时网络结构复杂、训练时间长、识别速度低。针对大数据量快速分析的需求,提出了一种集成结构的遗传模块化神经网络的航空高光谱赤潮识别方法。首先对学习任务进行划分,通过i/j分类方法组建训练样本集。然后,每个子神经网络模块仅仅针对特定小区域进行训练,为了避免传统BP网络在选择网络结构及参数时仅凭经验或反复大量实验的缺点,采用自适应遗传算法对网络结构及参数进行了优化。最后,通过模糊隶属度将分块学习的模块化神经网络进行集成。实验证明这种可以快速有效地对赤潮进行监测,为设计提供依据。 展开更多
关键词 赤潮识别 模块神经网络 自适应遗传算法
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多层自适应模块化神经网络结构设计 被引量:12
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作者 张昭昭 乔俊飞 余文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2827-2838,共12页
针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑... 针对单一全互连前馈神经网络难以应对复杂问题及模块化神经网络应用时其结构难以确定的问题,该文基于脑式信息处理是采用无监督学习-半监督学习-监督学习的学习机制以及大脑是由多个功能模块组成,每个功能模块中又包含多个子模块,大脑对信息的学习是有目的的选择不同功能模块中多个子模块协同学习的事实,提出一种多层自适应模块化神经网络结构设计方法.其实质是首先对所有的训练数据采用概率密度峰值快速聚类算法确定训练数据的聚类中心,以此确定模块化神经网络中功能模块的个数,其次采用条件模糊聚类实现对每个功能模块中子模块的划分并确定每个子模块的训练样本集;对功能模块中的每一个子模块采用训练误差峰值构造RBF网络的增长算法,该算法能根据分配来的训练样本自适应构建子模块结构;在子模块集成方面,采用基于距离测度的子模块集成方法,该方法能从不同的功能模块中选择不同的子模块对训练样本协同处理.该文提出的模块化神经网络结构设计方法只需要2个人工参数且学习速度提高了近10倍,在一定程度上实现了神经网络的黑箱效应.最后,文中基于人工数据集的复杂函数拟合问题、双螺旋分类问题以及真实数据集的回归问题进行了实验,并与当前国际流行的网络结构进行了对比,结果显示文中提出的模块化神经网络网络结构解决了全互连RBF网络难以应对的复杂问题,而且学习精度高,学习速度快,最终网络的泛化性能强. 展开更多
关键词 模块神经网络 自适应 径向基函数 脑式信息处理 协同学习
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基于模块化神经网络的轴承故障判断方法 被引量:3
17
作者 涂淑琴 彭宏 《昆明理工大学学报(理工版)》 CAS 2004年第2期23-26,共4页
提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法 .该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合 .首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块 ,用改进的BP算法判断有无故障 ,然后经分类... 提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法 .该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合 .首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块 ,用改进的BP算法判断有无故障 ,然后经分类网络模块确定其所属故障类型 .分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成 .实验结果证明 ,与单一神经网络学习及判断结果相比较 ,本文提出的方法准确率更高 。 展开更多
关键词 模块神经网络 滚动轴承 故障判断 BP算法 过滤网络模块 分类网络模块
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模块化神经网络子网的动态集成方法学研究 被引量:2
18
作者 王攀 李幼凤 +1 位作者 范衠 冯帅 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期1143-1147,共5页
提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之... 提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。 展开更多
关键词 模块神经网络 “分而治之”原理 动态集成 距离测度 数据与/或知识驱动策略
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一种基于模块化神经网络的场强预测方法 被引量:5
19
作者 杨晋生 李亚洲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第11期2423-2426,共4页
接收信号场强预测对无线通信网络的设计与规划非常重要.为此,提出了一种基于模块化神经网络的场强预测模型.对于给定的区域,选取一定数量的接收样本点,根据接收信号场强数据的分布特点,使用K均值(K-Means)聚类方法对全部样本点聚类,以... 接收信号场强预测对无线通信网络的设计与规划非常重要.为此,提出了一种基于模块化神经网络的场强预测模型.对于给定的区域,选取一定数量的接收样本点,根据接收信号场强数据的分布特点,使用K均值(K-Means)聚类方法对全部样本点聚类,以实现对输入样本空间的分解,并建立对应的子神经网络模块.以某学校宿舍区域为例,选取了训练集和测试集样本点,通过对比单一神经网络模型和模块化神经网络模型的预测误差,发现模块化神经网络的预测结果优于单一神经网络,证明了所提出模型的有效性. 展开更多
关键词 场强预测 神经网络 模块神经网络 接收信号强度
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基于模块化回声状态神经网络光伏发电量预测 被引量:1
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作者 王大虎 贾倩 林红阳 《测控技术》 CSCD 2018年第1期59-63,共5页
针对光伏发电的不确定性、间歇性给电力系统并网运行带来的安全问题,提出了一种基于模块化回声状态网络模型对发电量进行预测。首先利用模块化神经网络按季节建立预测子模型,再将子模型按相同日类型进行数据划分后,与平均气温一同作为样... 针对光伏发电的不确定性、间歇性给电力系统并网运行带来的安全问题,提出了一种基于模块化回声状态网络模型对发电量进行预测。首先利用模块化神经网络按季节建立预测子模型,再将子模型按相同日类型进行数据划分后,与平均气温一同作为样本,利用回声状态网络对子模型进行训练和发电量预测,最后集成输出结果。结果表明:此预测模型在日类型相同时预测误差较小,而在日类型不同时预测误差较大,但与ESN和BP预测模型相比均具有更高的预测精度和更快的预测速度。 展开更多
关键词 回声状态网络 模块神经网络 光伏发电 发电量预测
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