• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于關聯(lián)規(guī)則的肉雞產品質量安全預警模型

    2015-07-31 12:35:23馬高庭蔣萬春申艷光
    江蘇農業(yè)科學 2015年3期
    關鍵詞:預警模型關聯(lián)規(guī)則質量安全

    馬高庭 蔣萬春 申艷光

    摘要:針對肉雞生產過程中的安全問題,基于改良關聯(lián)規(guī)則挖掘算法(APTPPA)建立肉雞產品質量安全預警模型。該模型以肉雞養(yǎng)殖及屠宰過程中危害分析、關鍵控制點(HACCP)的異常數據為處理對象,采用模式指導樹并行頻繁項集挖掘算法(APTPPA),構造關聯(lián)路徑樹,找尋最大頻繁項集,提取預警關聯(lián)規(guī)則,挖掘影響肉雞產品安全的因素,通過試驗驗證預警模型的有效性。

    關鍵詞:肉雞產品;質量安全;預警模型;關聯(lián)規(guī)則;APTPPA;HACCP

    中圖分類號: TS207.7 文獻標志碼: A

    文章編號:1002-1302(2015)03-0271-04

    食品安全問題的頻繁發(fā)生,引起了眾多國家的高度重視[1]。發(fā)達國家早已開始研究構建一套廣泛有效的食品安全預警模型。畜禽產品在日常養(yǎng)殖、加工過程中面臨更多更復雜的安全風險,監(jiān)管難度很大。因此國內外學者較為關注對畜禽產品質量安全預警模型的探討和研究。我國肉雞產業(yè)發(fā)展迅速,但產品品質參差不齊。如不及時改善產品質量,提高預警能力,國內肉雞產業(yè)將難以抗衡外來企業(yè)[2]。

    數據挖掘在食品安全領域的應用較少,而食品安全日常事務所產生的大量時序數據非常適合做數據分析,從中可挖掘出有效的預警條目[3]。選擇合適、高效的挖掘算法對食品安全預警模型的精確度至關重要。本研究采用的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法最早由Agrawal等提出[4],其中以Apriori算法最為經典[5],后續(xù)學者提出的改進算法大多以Apriori算法為基礎。由于Apriori算法存在固有缺陷,隨后Han等提出基于 FP-tree 來生成頻繁項目集的FP-growth算法[6]。近些年其他類型的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法也相繼問世[7,8],明顯進步于早期算法,但在食品安全領域的適用性并不理想。肉雞養(yǎng)殖、屠宰的安全因素具有多值性、傾斜性、稠密性和負相關性等特點,使傳統(tǒng)挖掘算法構建預警模型變得尤為困難。本研究針對食品安全因素的固有問題,結合HACCP管理體系,采用Association Path Tree Pattern Parallel Algorithm(APTPPA)算法構建了肉雞產品質量安全預警模型。

    1 肉雞產品質量安全預警模型框架

    本研究的預警模型是肉雞產品質量控制與可追溯系統(tǒng)中的一個模塊。該系統(tǒng)基于B/S架構,囊括肉雞產品安全信息的監(jiān)測、分析和追溯,能夠挖掘溯源數據庫中的異常數據,比對專家和歷史數據庫,生成有效的預警信息,并及時發(fā)出警報。肉雞產品質量安全預警模型包括信息源、比對源、挖掘分析以及預警反饋4個模塊。預警模型框架見圖1。

    信息源模塊是預警模型數據的來源,以肉雞溯源系統(tǒng)在肉雞養(yǎng)殖、生產環(huán)節(jié)所收集的數據為基礎,遵循HACCP體系,選取關鍵控制點中的記錄進行預警挖掘。

    比對源模塊是專家數據和歷史挖掘數據的數據源,在進行規(guī)則挖掘分析時,通常要與專家數據、歷史數據對比,再得出挖掘規(guī)則。

    挖掘分析模塊是預警模型的核心,接收來自信息源的原始數據,經過對異常數據的分析,采用合適的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法,得出具有參考價值的規(guī)則,供下一個模塊使用。

    預警反饋模塊是外部獲得信息的窗口。當預警信息歸類為緊急信息時,系統(tǒng)自動通知相關人員,即刻采取措施,避免造成食品安全事件和大規(guī)模損失。該模塊還可供管理人員自主查詢預警信息,從而提高預防能力,保證肉雞產品質量,提高企業(yè)的行業(yè)競爭力。

    2 肉雞產品質量安全預警模型處理流程

    肉雞產品質量安全預警模型處理流程主要分為數據預處理、建立預警模型、挖掘結果檢驗3步[3]。預警模型詳細處理流程如下:

    (1)進行數據預處理,并設置算法的支持度、置信度閾值。

    (2)利用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法搜索頻繁項集。

    (3)對已找到的頻繁項集進行剪枝操作。

    (4)判斷是否完成頻繁項集的搜索,若是則進入下一步,否則返回(2)。

    (5)根據找尋到的頻繁項集生成關聯(lián)規(guī)則,并在通過規(guī)則檢驗后更新預警數據庫。

    數據預處理主要是對異常數據進行邏輯轉換和分類操作。邏輯轉換針對監(jiān)測數據為連續(xù)值的情況,連續(xù)值數據無法進行關聯(lián)規(guī)則挖掘,因此要事先轉換成邏輯值。分類是保證預警模型預警等級準確的前提,不同分類的異常數據后續(xù)處理方式也不同。根據提取食品安全預警事件特征的方法,可將異常數據分為常規(guī)異常和超限異常。

    超限異常是指對于各項指標集合,具有影響食品安全狀況的評價結果,它是最容易導致食品安全問題的因素[9]。

    常規(guī)異常包括不規(guī)范異常、分布異常、趨勢異常。

    (1)不規(guī)范異常。是指數據未按標準方式獲得,具有不可信性,報警等級較低。

    建立預警模型就是把預處理后的異常數據采用APTPPA算法進行數據挖掘,找到頻繁項集,抽取關聯(lián)規(guī)則的過程。

    挖掘結果檢驗即把新生成的預警規(guī)則與原有規(guī)則庫進行對比,并分析實際預警效果。如果原有庫中不存在該條規(guī)則,并且印證規(guī)則具有實際預警效果時,則將該規(guī)則更新到現有規(guī)則庫中。

    3 基于APTPPA算法的肉雞產品質量安全預警模型

    經典的Apriori算法在執(zhí)行過程中會產生大量中間項集,必須多次掃描數據庫,需要很多輔助空間結構,且要求數據為二值邏輯。本研究采用的APTPPA算法在壓縮數據的同時保證了原始數據集的基本形態(tài),使其在多值數據、傾斜數據和負關聯(lián)規(guī)則的挖掘中比其他同類算法更加有效。APTPPA算法主要包括關聯(lián)路徑樹生成、頻繁項集挖掘和尋找最大頻繁項集3個步驟[3,10]。

    3.1 關聯(lián)路徑樹生成

    3.1.1 關聯(lián)路徑樹的基本思想

    將事務數據庫D中每個數據項im均進行邏輯化處理會導致項數大量增加,造成維災難。為了減少項數,將項值進行標號化處理,每類項值都用標號vn表示。將標號化結果構造成樹形結構就是關聯(lián)路徑樹。以1 000組15項肉雞超限異常數據為例,標號化的數據集D如表3所示。endprint

    數據集D進行邏輯化、標號化處理后,各項的值域顯著減小,內部存在較多相同的事務數據。此時為數據集D增加count屬性,對相同的事務數據進行統(tǒng)一計數,刪除冗余,得到無重復數據的數據集D′。由于沒有冗余事務,每條事務Ti包含項集的一種取值構成最大項集,其支持度計數就是事務計數counti的值。

    3.1.2 構建基于樹的路徑表

    數據集D′中的每個事務都是項值的組合,D′中所有事務可構成1棵關聯(lián)路徑樹,每個事務都是1條分支(圖2)。

    3.2 頻繁項目集挖掘

    3.2.1 按模式指導求頻繁項集

    根據Apriori性質,可利用模式指導在關聯(lián)路徑樹之上找尋出頻繁項集。所謂模式即形如“xxooxxxxo”的某種排列組合,將事務中“x”位處項值忽略,而把“o”位處項值相同的事務計數并求和,就是該模式下的頻繁項集及其計數。對于非傾斜數據,在“o”增加的同時,此模式下的事務計數會銳減,從而有效收斂。對于傾斜數據,事務計數原本大于支持度閾值,模式計數退化。此時為了保證算法的快速收斂,將包含全部項的頻繁項集計數置零,再進行模式計數。還可通過設定最小支持度閾值對項集組合進行直接的剪枝操作。以1 000組15項肉雞超限異常數據為例,找到的頻繁項集如表5所示。

    3.2.2 并行遞歸求頻繁項集

    m個項有m個1-“o”模式(k-“o”模式指包含頻繁k項集的模式)的初始項集。并行遞歸就是在關聯(lián)路徑樹上以1-“o”模式為起始條件遞歸生成其他模式的方法。單CPU時,所有模式按1-“o”模式的生成過程逐個遞歸完成。多CPU時,每個CPU分配1個1-“o”模式,顯著提高遞歸速度。當事務計數小于遞歸閾值時,遞歸終止,算法收斂有效。

    3.3 尋找最大頻繁項集

    為了使挖掘結果更有意義,有必要在挖掘過程中剔除相似關聯(lián)規(guī)則, 防止重復規(guī)則出現。尋找最大頻繁項集是剔除相似關聯(lián)規(guī)則的一條途徑。對于APTPPA算法而言,在模式指導樹上取路徑a與其他任意路徑b進行比較,當a的“o”位包含于b中時,把b賦值給a,重復上述過程,直到不能發(fā)現路徑b為止。以1 000組15項肉雞超限異常數據為例,挖掘出的最大頻繁項集如表6所示。

    4 試驗與分析

    抽取河北某食品公司肉雞產品溯源數據庫中的1 000組15項歷史超限異常數據,在Windows 7操作系統(tǒng)下,采用Java編程語言,通過Eclipse集成平臺,驗證預警模型的有效性。將采用APTPPA與Apriori算法的肉雞預警模型進行對比試驗,驗證APTPPA算法在食品安全預警領域的應用具有高效性。

    4.1 基于APTPPA算法的挖掘結果及分析

    試驗參數設置如下:最小支持度=0.3,最小置信度=08,最大標號數=4,最大規(guī)則數=500。試驗后從中選取3條報警記錄如表7所示。

    將上述最大關聯(lián)規(guī)則與歷史超限異常數據進行檢驗,匹配度達80%以上,超標報警也較為準確,體現了本研究預警模型的有效性。由以上最大關聯(lián)規(guī)則可分析出肉雞養(yǎng)殖、屠宰加工過程中的安全隱患因素,主要有:肉雞養(yǎng)殖環(huán)境中氨氣水平、可吸入顆粒物同時超標,需要對棟舍進行清理;養(yǎng)殖用水中氯化物、硝酸鹽同時超標,需要對水質進行改良;屠宰車間中氧氣濃度、氨氣水平同時超標,需要對屠宰車床進行消毒。

    4.2 APTPPA與Apriori算法挖掘效率的分析

    為了驗證2種挖掘算法的預警效率,采用上述1 000組15項超限異常數據分別測試APTPPA和Apriori算法預警挖掘的速度和精度并進行比較,在相同參數設置下,比較結果如表8所示。

    由表8可知,在相同的規(guī)則覆蓋率下,APTPPA算法產生的規(guī)則更少,速度更快,效率更高。Apriori算法沒有結合食品安全預警信息的特點,產生較多冗余和不符合實際情況的規(guī)則。綜上所述,在肉雞產品安全預警時,基于APTPPA算法的肉雞產品質量安全預警模型比傳統(tǒng)Apriori算法預警模型更加有效。

    5 總結與展望

    基于關聯(lián)規(guī)則的肉雞產品質量安全預警模型采用了APTPPA算法,該算法能夠在海量復雜多變的影響因素中,挖掘出導致肉雞產品質量安全問題的要素,及時發(fā)現肉雞養(yǎng)殖、屠宰、加工過程中的安全隱患并預警,在實時監(jiān)控的同時有效減少和消除食品安全事故。但本研究的預警模型尚有不足,仍需進一步改進,主要體現在以下幾方面:關鍵控制點囊括的異常因素不夠全面;異常因素之間沒有主次之分;邏輯值分類轉換過程中沒有用到較為準確的分類算法等。

    參考文獻:

    [1]李 倩,張圣忠,王 芳.基于博弈分析的食品安全風險監(jiān)管策略研究[J]. 江蘇農業(yè)科學,2013,41(9):268-270.

    [2]趙金石. 我國肉雞質量追溯系統(tǒng)應用現狀分析[J]. 中國畜牧雜志,2011,47(8):45-48.

    [3]顧小林,張大為,張 可,等. 基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的食品安全信息預警模型[J]. 軟科學,2011,25(11):136-141.

    [4]Agarwa R,Imielinski T,Swmai A. Mining association rules between sets to items in large databases[C]. Porceedings of ACM SIGMOD Intl Conf Management of Data,Washington DC,1993:207-216.

    [5]Agrawal R,Srikant R. Fast algorithms for mining association rules in large databases[C]. 20th International Conference on Very Large Data Bases,1994:478-499.

    [6]Han J,Pei J. Mining frequent patterns without candidate generation[C]. Porc 2000 ACM IGMOD Int Conf on Management of Data,SIGMOD2000,Dallas TX,2000:1-12.

    [7]宋 威,楊炳儒,徐章艷,等. 基于索引數組與集合枚舉樹的最大頻繁項集挖掘算法[J]. 計算機科學,2007,34(7):146-149.

    [8]王黎明,張 卓. 基于iceberg概念格并置集成的閉頻繁項集挖掘算法[J]. 計算機研究與發(fā)展,2007,44(7):1184-1190.

    [9]翁道磊. 食品安全追溯系統(tǒng)的分析和研究[D]. 重慶:重慶大學,2008.

    [10]張大為,黃 丹,嵇 敏,等. 利用模式指導樹的并行頻繁項集挖據方法[J]. 計算機工程與應用,2010,46(22):147-150.endprint

    猜你喜歡
    預警模型關聯(lián)規(guī)則質量安全
    基于RS—ANN的大學生心理危機預警模型構建與應用
    考試周刊(2016年103期)2017-01-23 17:18:13
    農產品質量安全追溯系統(tǒng)的混合模式研究
    關聯(lián)規(guī)則,數據分析的一把利器
    數據挖掘在高校課堂教學質量評價體系中的應用
    基于模糊分析法的高校專利初級預警模型的研究
    價值工程(2016年30期)2016-11-24 14:38:32
    農產品質量安全檢驗檢測體系建設的創(chuàng)新策略分析
    科技資訊(2016年18期)2016-11-15 20:45:23
    關聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法的一種改進
    中國市場(2016年36期)2016-10-19 04:10:44
    基于關聯(lián)規(guī)則的計算機入侵檢測方法
    農村消失的影響因素及建模研究
    科技視界(2016年22期)2016-10-18 15:00:50
    財務風險預警研究綜述
    中國市場(2016年33期)2016-10-18 12:52:29
    久久狼人影院| 一二三四在线观看免费中文在| 无限看片的www在线观看| 啦啦啦在线免费观看视频4| 国产1区2区3区精品| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲欧美一区二区三区久久| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 亚洲成人久久性| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 一二三四在线观看免费中文在| 黄色成人免费大全| 成人国产一区最新在线观看| 亚洲片人在线观看| 精品国产一区二区三区四区第35| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 国产精品一区二区三区四区久久 | 黄色 视频免费看| 好男人电影高清在线观看| av中文乱码字幕在线| 亚洲伊人色综图| 亚洲第一av免费看| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 久久婷婷成人综合色麻豆| 亚洲精品一区av在线观看| 一区福利在线观看| 视频区欧美日本亚洲| 午夜福利免费观看在线| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 欧美色视频一区免费| 69精品国产乱码久久久| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 午夜福利在线免费观看网站| 90打野战视频偷拍视频| 精品久久久久久久毛片微露脸| 久久久久久久精品吃奶| 亚洲国产欧美一区二区综合| 国产成人精品在线电影| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 日韩av在线大香蕉| 久久中文看片网| 久久中文字幕人妻熟女| 免费观看人在逋| 亚洲一码二码三码区别大吗| 99久久国产精品久久久| 亚洲男人的天堂狠狠| 日本黄色日本黄色录像| 免费看十八禁软件| 精品久久蜜臀av无| 又黄又粗又硬又大视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 黄色片一级片一级黄色片| 制服诱惑二区| 国产成人av教育| 精品国产一区二区久久| 中文字幕最新亚洲高清| 在线国产一区二区在线| 少妇 在线观看| 麻豆久久精品国产亚洲av | 一个人观看的视频www高清免费观看 | 国产成人精品久久二区二区91| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 首页视频小说图片口味搜索| 国产精品野战在线观看 | 免费高清在线观看日韩| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 一进一出抽搐动态| 久久草成人影院| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 亚洲欧美一区二区三区久久| 曰老女人黄片| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 黄色视频不卡| av超薄肉色丝袜交足视频| 99久久国产精品久久久| 正在播放国产对白刺激| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 久久婷婷成人综合色麻豆| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 免费看a级黄色片| 久久中文看片网| 亚洲七黄色美女视频| 香蕉国产在线看| 久久久国产成人精品二区 | 19禁男女啪啪无遮挡网站| 老汉色av国产亚洲站长工具| 大型av网站在线播放| 视频在线观看一区二区三区| 久久草成人影院| 午夜免费鲁丝| 国产精品亚洲一级av第二区| 久久亚洲精品不卡| av有码第一页| 一区在线观看完整版| 日本vs欧美在线观看视频| 中文字幕最新亚洲高清| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 一级黄色大片毛片| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 婷婷六月久久综合丁香| 免费在线观看完整版高清| 精品国产乱码久久久久久男人| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 成年女人毛片免费观看观看9| 搡老乐熟女国产| 日本wwww免费看| svipshipincom国产片| 又紧又爽又黄一区二区| 日韩欧美三级三区| 国产成人影院久久av| 欧美大码av| 精品国产亚洲在线| 久久久久久大精品| 少妇的丰满在线观看| 欧美性长视频在线观看| 婷婷六月久久综合丁香| 久久香蕉激情| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 村上凉子中文字幕在线| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 国产精品一区二区在线不卡| 999久久久国产精品视频| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 美女扒开内裤让男人捅视频| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 后天国语完整版免费观看| 国产成人av激情在线播放| 免费在线观看影片大全网站| 午夜亚洲福利在线播放| 成人18禁在线播放| 老司机亚洲免费影院| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 最近最新中文字幕大全免费视频| x7x7x7水蜜桃| 亚洲午夜理论影院| 亚洲专区中文字幕在线| 久久中文看片网| 1024视频免费在线观看| 多毛熟女@视频| 咕卡用的链子| 三上悠亚av全集在线观看| 在线永久观看黄色视频| 免费看a级黄色片| 99在线人妻在线中文字幕| 十八禁人妻一区二区| 国产精品久久视频播放| 91麻豆av在线| 女性被躁到高潮视频| 自线自在国产av| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 国产一卡二卡三卡精品| 黄色片一级片一级黄色片| 亚洲一区二区三区不卡视频| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 国产主播在线观看一区二区| 满18在线观看网站| 91av网站免费观看| а√天堂www在线а√下载| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 亚洲自拍偷在线| 亚洲av成人av| 香蕉丝袜av| 精品福利永久在线观看| 亚洲人成伊人成综合网2020| 可以在线观看毛片的网站| 日韩中文字幕欧美一区二区| 美女午夜性视频免费| 香蕉丝袜av| 夜夜夜夜夜久久久久| 亚洲午夜理论影院| 在线观看免费视频日本深夜| 在线观看免费视频网站a站| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 波多野结衣av一区二区av| 一个人免费在线观看的高清视频| 久99久视频精品免费| 免费av中文字幕在线| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 身体一侧抽搐| 国产精品九九99| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产人伦9x9x在线观看| 身体一侧抽搐| 啦啦啦 在线观看视频| 久久久久九九精品影院| 亚洲在线自拍视频| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 91精品三级在线观看| 国产精品成人在线| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产亚洲精品一区二区www| 久久人人97超碰香蕉20202| 在线免费观看的www视频| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 丝袜人妻中文字幕| 亚洲av第一区精品v没综合| 日日干狠狠操夜夜爽| 国产成人欧美在线观看| 香蕉久久夜色| 免费在线观看影片大全网站| 国产av在哪里看| 久久亚洲精品不卡| 香蕉丝袜av| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 91老司机精品| a级毛片黄视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 日韩欧美免费精品| 久久久国产成人免费| 多毛熟女@视频| 久久久久久久久中文| 国产视频一区二区在线看| 亚洲激情在线av| a级毛片在线看网站| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| av天堂久久9| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 中文亚洲av片在线观看爽| 精品国产一区二区三区四区第35| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 精品卡一卡二卡四卡免费| 啦啦啦在线免费观看视频4| 午夜两性在线视频| 视频区欧美日本亚洲| 国产精华一区二区三区| 91老司机精品| 新久久久久国产一级毛片| av在线天堂中文字幕 | 母亲3免费完整高清在线观看| 久久香蕉激情| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 欧美日韩av久久| 国产不卡一卡二| 免费搜索国产男女视频| 国产高清videossex| 久久国产精品影院| 亚洲成人国产一区在线观看| 亚洲人成电影观看| www.www免费av| 性少妇av在线| 一区二区三区国产精品乱码| 精品久久久久久,| 大陆偷拍与自拍| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 欧美人与性动交α欧美软件| 欧美在线黄色| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| www.www免费av| 伦理电影免费视频| 身体一侧抽搐| 国产精品av久久久久免费| 成人手机av| 久久 成人 亚洲| 18禁观看日本| 欧美激情 高清一区二区三区| 精品熟女少妇八av免费久了| 国产精品永久免费网站| 热re99久久国产66热| 久久 成人 亚洲| 在线观看www视频免费| 两个人看的免费小视频| 麻豆久久精品国产亚洲av | 99热国产这里只有精品6| 一级毛片女人18水好多| 男人舔女人的私密视频| 国产一卡二卡三卡精品| 国产精品偷伦视频观看了| 欧美人与性动交α欧美软件| 乱人伦中国视频| 在线观看免费日韩欧美大片| 日韩大尺度精品在线看网址 | 婷婷精品国产亚洲av在线| 国产色视频综合| 亚洲中文日韩欧美视频| 欧美日本中文国产一区发布| 久久伊人香网站| 亚洲美女黄片视频| 极品人妻少妇av视频| 国产99白浆流出| 久久久久久久久久久久大奶| 咕卡用的链子| 99在线人妻在线中文字幕| 国产精品永久免费网站| av欧美777| 久久精品国产亚洲av高清一级| 精品国产乱码久久久久久男人| 亚洲一区二区三区不卡视频| 中文字幕高清在线视频| 日本黄色日本黄色录像| 一区二区日韩欧美中文字幕| 99久久人妻综合| 麻豆久久精品国产亚洲av | 久久人人97超碰香蕉20202| 欧美成人性av电影在线观看| 亚洲人成电影观看| 日韩高清综合在线| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 999久久久国产精品视频| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 久久精品亚洲av国产电影网| 深夜精品福利| 桃红色精品国产亚洲av| 亚洲精华国产精华精| 久久香蕉国产精品| 老司机靠b影院| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 俄罗斯特黄特色一大片| a级毛片在线看网站| 国产精华一区二区三区| 欧美激情高清一区二区三区| а√天堂www在线а√下载| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 一二三四在线观看免费中文在| 又紧又爽又黄一区二区| 岛国视频午夜一区免费看| 乱人伦中国视频| 视频区欧美日本亚洲| av超薄肉色丝袜交足视频| 在线观看日韩欧美| 国产单亲对白刺激| 99热国产这里只有精品6| av视频免费观看在线观看| 亚洲国产精品999在线| 一区二区日韩欧美中文字幕| 美女午夜性视频免费| 久久热在线av| 一区二区三区国产精品乱码| 日韩国内少妇激情av| 日韩中文字幕欧美一区二区| 丰满的人妻完整版| 视频区欧美日本亚洲| 亚洲人成伊人成综合网2020| 韩国av一区二区三区四区| 97人妻天天添夜夜摸| av欧美777| 久久亚洲真实| 久久久久久久久久久久大奶| 99精品欧美一区二区三区四区| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 很黄的视频免费| 少妇的丰满在线观看| 国产av又大| 国产精品偷伦视频观看了| 无遮挡黄片免费观看| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 久久中文字幕人妻熟女| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 亚洲少妇的诱惑av| 午夜a级毛片| 真人一进一出gif抽搐免费| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 国产一区在线观看成人免费| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 丝袜美足系列| 啦啦啦免费观看视频1| 久久久久久久精品吃奶| 可以在线观看毛片的网站| 亚洲第一av免费看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 午夜福利影视在线免费观看| 亚洲激情在线av| 亚洲成人久久性| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 免费在线观看亚洲国产| 国产熟女xx| 国产三级在线视频| 日韩高清综合在线| 精品一区二区三区av网在线观看| 搡老岳熟女国产| bbb黄色大片| 搡老熟女国产l中国老女人| 在线免费观看的www视频| 成人国语在线视频| 美女国产高潮福利片在线看| 精品久久久久久,| 欧美一区二区精品小视频在线| 母亲3免费完整高清在线观看| 色播在线永久视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 国产高清videossex| 国产av在哪里看| 亚洲九九香蕉| tocl精华| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 欧美成狂野欧美在线观看| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 久久热在线av| 亚洲国产看品久久| 一进一出抽搐动态| 黑人操中国人逼视频| 天堂动漫精品| 高清在线国产一区| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 久久香蕉精品热| 久久久久久久午夜电影 | 久久婷婷成人综合色麻豆| 国产成人精品在线电影| 99精品在免费线老司机午夜| 18禁国产床啪视频网站| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 成年版毛片免费区| 淫秽高清视频在线观看| 色尼玛亚洲综合影院| 午夜视频精品福利| 1024视频免费在线观看| 国产精品电影一区二区三区| 国产精品免费一区二区三区在线| 成人亚洲精品av一区二区 | 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲精品中文字幕在线视频| 久久人妻熟女aⅴ| 老司机福利观看| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 91成年电影在线观看| 满18在线观看网站| 一本综合久久免费| 欧美黄色片欧美黄色片| 99久久综合精品五月天人人| 精品电影一区二区在线| 亚洲人成77777在线视频| 制服人妻中文乱码| 国产一区二区三区视频了| 两性夫妻黄色片| 不卡一级毛片| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 嫩草影视91久久| 老司机午夜十八禁免费视频| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 一级片免费观看大全| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲精品国产一区二区精华液| 成人国产一区最新在线观看| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 精品福利观看| 精品久久久久久久毛片微露脸| 国产成人免费无遮挡视频| 成人国产一区最新在线观看| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 欧美+亚洲+日韩+国产| 两人在一起打扑克的视频| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 韩国精品一区二区三区| 成年女人毛片免费观看观看9| 午夜a级毛片| 久久影院123| 99国产精品免费福利视频| 在线观看免费高清a一片| 俄罗斯特黄特色一大片| 水蜜桃什么品种好| 十八禁人妻一区二区| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 精品久久久久久电影网| 男女下面进入的视频免费午夜 | 免费观看人在逋| 亚洲色图av天堂| 超色免费av| 悠悠久久av| 很黄的视频免费| 欧美日本亚洲视频在线播放| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 男女床上黄色一级片免费看| 看片在线看免费视频| 99国产综合亚洲精品| a级毛片黄视频| 午夜免费激情av| 久久精品影院6| 精品久久久久久久久久免费视频 | 国产人伦9x9x在线观看| 亚洲av成人av| 国产成+人综合+亚洲专区| 满18在线观看网站| 妹子高潮喷水视频| 精品一区二区三区四区五区乱码| 国产成人系列免费观看| 男女高潮啪啪啪动态图| 久久精品影院6| 国产伦一二天堂av在线观看| 久久人妻熟女aⅴ| 一级黄色大片毛片| bbb黄色大片| 一级a爱片免费观看的视频| 国产片内射在线| 久久香蕉国产精品| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 99国产综合亚洲精品| av免费在线观看网站| 久久久国产成人免费| 久久久国产欧美日韩av| 久久久国产成人精品二区 | 黄色丝袜av网址大全| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 国产精品野战在线观看 | 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 欧美日本中文国产一区发布| 不卡av一区二区三区| a在线观看视频网站| www.自偷自拍.com| 国产成人啪精品午夜网站| 欧美日本中文国产一区发布| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 桃红色精品国产亚洲av| 新久久久久国产一级毛片| 成人18禁在线播放| 久久精品人人爽人人爽视色| 国产乱人伦免费视频| 99精品久久久久人妻精品| 国产精品久久久av美女十八| 国产亚洲欧美98| 黄色女人牲交| 丝袜美足系列| 麻豆av在线久日| 欧美+亚洲+日韩+国产| 亚洲男人的天堂狠狠| www.999成人在线观看| 亚洲午夜理论影院| www.www免费av| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 色尼玛亚洲综合影院| 国产精品日韩av在线免费观看 | 巨乳人妻的诱惑在线观看| 91老司机精品| 亚洲九九香蕉| 激情视频va一区二区三区| 日本vs欧美在线观看视频| 色哟哟哟哟哟哟| 亚洲人成伊人成综合网2020| 国产亚洲精品第一综合不卡| 国产高清videossex| 午夜福利在线免费观看网站| 黄色成人免费大全| 热99re8久久精品国产| 精品人妻1区二区| 中文字幕最新亚洲高清| 叶爱在线成人免费视频播放| 丰满饥渴人妻一区二区三| e午夜精品久久久久久久| 亚洲自拍偷在线| 精品久久久久久久久久免费视频 | 国产人伦9x9x在线观看| 99精国产麻豆久久婷婷| 亚洲欧美激情在线| av福利片在线| 国产成人系列免费观看| xxxhd国产人妻xxx| cao死你这个sao货| 国产高清视频在线播放一区| 亚洲国产中文字幕在线视频| 88av欧美| 无限看片的www在线观看| 成人手机av| 久久久久久人人人人人| 老司机午夜福利在线观看视频| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 中文字幕av电影在线播放| 最近最新中文字幕大全免费视频| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 美女扒开内裤让男人捅视频| 国产免费现黄频在线看| 国产视频一区二区在线看| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 老司机亚洲免费影院| 亚洲人成电影免费在线| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 精品第一国产精品| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 三上悠亚av全集在线观看| 国产精品久久电影中文字幕| 国产一区二区激情短视频| 一级a爱视频在线免费观看| 操出白浆在线播放| 国产精品国产av在线观看| 国产亚洲精品一区二区www| 香蕉国产在线看| av在线播放免费不卡| 热re99久久国产66热| 亚洲人成电影观看| 日本欧美视频一区| 日日爽夜夜爽网站| 日韩av在线大香蕉| av天堂在线播放| 精品久久久久久成人av| 99在线人妻在线中文字幕| 午夜福利影视在线免费观看| 久久久国产成人免费| 婷婷六月久久综合丁香| 美国免费a级毛片| 欧美精品一区二区免费开放| 精品国产一区二区三区四区第35| 一级毛片高清免费大全| 高清毛片免费观看视频网站 | 精品熟女少妇八av免费久了| av视频免费观看在线观看| 国产伦一二天堂av在线观看| 午夜精品久久久久久毛片777| 在线观看免费视频网站a站| 在线观看舔阴道视频| 久久午夜亚洲精品久久| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 热re99久久国产66热| 国产色视频综合| 日韩成人在线观看一区二区三区| 亚洲精品av麻豆狂野| 久久精品成人免费网站| 国产在线观看jvid|