• <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 ?

    基于相似度排名的天氣雷達故障案例檢索

    2021-05-07 02:06:36周欽強李建勇王明輝陳冰懷
    廣東氣象 2021年2期
    關鍵詞:特征向量類別檢索

    周欽強,李建勇,王明輝,陳冰懷

    (廣東省氣象探測數(shù)據(jù)中心,廣東廣州 510080)

    CINRAD/SA新一代天氣雷達網(wǎng)業(yè)務運行十多年以來,各級保障部門和雷達站積累了大量故障維修經(jīng)驗與案例,黃裔誠等[1-2]基于故障樹組織了全省 CINRAD_SA 雷達故障案例;郭澤勇[3]、石城等[4]設計開發(fā)了新一代天氣雷達故障處理和故障標準化平臺。此外,雷達站技術保障人員對每次發(fā)生的雷達故障均給予了充分的分析總結[5-6],基本解決了故障維修經(jīng)驗或案例難以傳承的現(xiàn)狀,對于天氣雷達故障案例或維修經(jīng)驗共享,同步提升天氣雷達保障技術水平發(fā)揮了積極作用。但基于這些案例的二次開發(fā)應用尚屬空白,隨著新一代天氣雷達組網(wǎng)運行日趨穩(wěn)定,其出現(xiàn)的故障重復率較高,常見經(jīng)典故障的診斷分析與處理方法,對于目前大部分新一代天氣雷達故障都具有較好的維修指導意義,可為技術保障人員提供第一手的故障維修參考解決方案。

    本研究在以往故障案例研究成果基礎上,開發(fā)基于相似度排名的故障案例推理系統(tǒng),這不是嚴格意義上的故障診斷系統(tǒng)或?qū)<蚁到y(tǒng)[7-9],而是通過學習天氣雷達歷史案例,對新輸入的故障現(xiàn)象或描述,經(jīng)過案例知識表示、故障特征提取、相似度計算檢索等人工智能技術處理后,從歷史故障案例中自動匹配出相似故障案例,并以相似度排序給出參考故障解決方案。

    1 工作原理

    系統(tǒng)將人工智能領域的機器學習技術和天氣雷達電子信息技術兩個學科緊密結合應用,基于新一代天氣雷達歷史故障案例,致力于指導天氣雷達故障快速排查維修,通過學習成熟的歷史天氣雷達故障案例,獲取新故障信息并基于歷史案例相似度進行智能檢索對比,提出與新故障的參考對照解決方案,其工作原理如圖1所示。

    1.1 案例表示

    天氣雷達歷史案例庫中的每個案例均包括故障的一般描述,即情景與解決方法。系統(tǒng)采用典型的空間向量模型[10-11],將新一代天氣雷達每個歷史故障案例通過中文分詞、詞頻統(tǒng)計等進行知識表示處理,使每一個故障案例成為可機器識別的知識表示形式-空間向量,以便通過機器學習掌握所有天氣雷達歷史案例。

    1.2 案例學習

    經(jīng)過機器識別處理的天氣雷達案例不僅包含了大量代表每個案例的特征詞頻信息,也包含了大量中性、無實意等詞頻信息,因此通過特征提取算法提取最能代表每個案例的詞頻信息,使每個故障案例的空間向量代表性最優(yōu),基于天氣雷達案例庫最優(yōu)空間向量進行學習訓練,以掌握天氣雷達各類故障案例的典型特征,從而生成天氣雷達故障診斷推理模型。

    圖1 系統(tǒng)工作原理示意圖

    1.3 故障檢索

    歷史相似案例檢索或提取過程,也就是從歷史案例庫中找到一個或多個與當前故障現(xiàn)象最相似的案例。當接受了一個新故障的檢索請求后,系統(tǒng)利用樸素貝葉斯(Na?ve Bayes)算法從案例庫中找出與當前故障相近似的排名案例組,并從中選擇一個最佳故障案例解決方案。通過3個子過程實現(xiàn):一是特征辯識,就是對新故障進行分析,提取有關特征;二是初步匹配,指從案例庫中找到與當前故障相關的候選案例;三是最佳選定,就是從初步匹配過程中獲得的案例中選取一個或幾個與當前故障最相近的案例。

    綜上所述,經(jīng)過對歷史案例庫的學習訓練后,當輸入新的天氣雷達故障現(xiàn)象描述時,系統(tǒng)提取故障關鍵特征屬性,對每個類別的故障案例進行檢索,基于Na?ve Bayes算法計算其屬于每類案例的概率,并按照歸屬概率進行排名匹配,技術人員可選擇概率排名靠前的歷史故障案例作參考來排查故障。

    2 關鍵技術

    2.1 故障案例向量化

    天氣雷達故障案例的信息表示屬于自然語言處理范疇,是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向,如何能讓計算機正確的理解和使用人類自然語言,繼而從大量的天氣雷達案例中提取出有效的特征信息,是提高故障維修成功率的關鍵前提。當天氣雷達發(fā)生故障時,維護維修人員或雷達站值班員輸入故障現(xiàn)象詳細信息描述,基于向量空間模型利用中文分詞法[12]將雷達故障信息進行分詞處理,并進行屬性抽取與屬性賦值。假設詞與詞相互獨立,以向量表示文本,利用向量之間的幾何度量(正弦、余弦)計算文本間的相似度,簡化文本中關鍵詞之間的復雜關系,使得模型具備可計算性。

    (1)屬性提取。

    通過Apache Lucence中文分詞器IK Analyzer將輸入的故障現(xiàn)象文字描述切分成為單個字或詞,并對切分出來的無實意字符進行預處理,最終得到代表故障現(xiàn)象的詞頻信息[12]。如圖2所示。每一個經(jīng)過上述處理后的詞語基本上為最能代表該篇文本特征的屬性,特征詞在該類案例出現(xiàn)的次數(shù)越多,則越能代表該類案例的特征,即其類別權重值越大,反之,權重值越小。

    圖2 故障描述特征屬性提取

    (2)權重計算。

    對故障案例文本進行中文分詞后,其中包含大量冗余詞匯或沒有多少實際意義的字或詞,需要對其進行剔除后挑取最能代表故障現(xiàn)象描述的關鍵詞或字作為新案例特征向量。TF-IDF[13]算法是最常用的特征詞加權算法,其核心思想是對每一個特征集的特征分配一個權值,即加權,然后設定閾值,利用閾值選取一定數(shù)目的特征作為最終的特征向量。這種閾值統(tǒng)計的方法具有計算代價小、效率高等優(yōu)點,其計算公式為

    特征項:

    則特征向量:

    其中,ti為故障描述c中提取的第i個特征項;wi為故障描述c中第i個特征項的權重值,i=0,1,…,n。

    2.2 Na?ve Bayes算法

    Na?ve Bayes算法[14]是文本分類領域中一種簡單但性能優(yōu)越的分類算法,為了簡化計算,假定各案例特征變量是相互獨立的,即“貝葉斯假設”,它假設天氣雷達案例空間向量中特征項ti和tj之間兩兩獨立,根據(jù)貝葉斯公式為

    其中,C為既定天氣雷達故障案例類別(C1,C2,…,Cj),X為新的天氣雷達故障特征向量(X1,X2,…,Xn);則相似度計算就是將故障案例向量X歸類到與其關聯(lián)最緊密的類別C(C1,C2,…,Cj)中去。也就是說,求解向量X屬于給定類別C的概率值(P1,P2,…,Pn),其中 Pj為 Xj屬于Cj的概率,則 max(P1,P2,…,Pn)所對應的類別就是新故障案例向量X所屬的類別,因此相似度計算被描述為求解方程(3)的最大值。

    其中,P(Cj)為故障案例集中,新故障屬于類別Cj的概率;P(X1,X2,…,Xn(Cj)為如果新故障屬于類別Cj,則類別Cj中包含新故障向量X的概率;P(C1,C2,…,Cj)為給定的所有類別的聯(lián)合概率。

    顯然,對于天氣雷達既定的所有故障類別,分母 P(C1,C2,…,Cj)是一個常數(shù),所以求解式(3)簡化為:

    又根據(jù)貝葉斯假設,新故障特征向量屬性x1,x2,…,xn獨立同分布,其聯(lián)合概率分布等于各個屬性特征概率分布的乘積,即

    所以式(4)變?yōu)?/p>

    即為所求解的天氣雷達故障案例相似度計算函數(shù)。

    盡管推導出了故障案例相似度計算函數(shù),但是函數(shù)中的概率值 P(Cj)和 P(Xi(Cj)還是未知的,式(6)中的先驗概率值分別估算如下:

    其中,N(C=Cj)為天氣雷達案例故障集中屬于Cj類別的文本數(shù)量;N為天氣雷達案例故障集總數(shù)量。

    其中,N(Xi=xi,C=Cj)為類別 Cj中包含特征屬性xi的故障案例數(shù)量;N(C=Cj)為類別Cj中的故障案例數(shù)量;M為故障案例集總數(shù)量。

    2.3 案例檢索

    根據(jù)2.2節(jié)天氣雷達故障案例相似度算法,可知天氣雷達新故障的歷史相似案例檢索過程:

    (1)故障案例集訓練。

    基于CINRAD/SA多普勒天氣雷達故障案例集,經(jīng)過特征提取,生成每類每個故障案例最能代表該案例的關鍵字,并表示成特征向量X(x1,x2,…,xn),計算 P(Cj)和 P(Xi(Cj)的先驗概率值。

    (2)案例相似度計算。

    新的故障現(xiàn)象表述經(jīng)過特征提取,提取出最能代表該故障現(xiàn)象的關鍵字,并表示成向量形式X(x1,x2,…,xn),根據(jù)式(6)計算天氣雷達歷史故障案例相似度函數(shù)值,并依大小值排序。

    3 系統(tǒng)測試

    3.1 學習訓練

    輸入新一代天氣雷達歷史故障案例集,并保存生成的雷達故障推理模型。以CINRAD/SA天氣雷達結構單元為架構,建立起來的包括發(fā)射機UD3、接收機 UD4、監(jiān)控單元 UD5、天饋系統(tǒng)UD2和附屬設備UD0等近20年來全省成功修復的歷史故障案例集,作為系統(tǒng)輸入,進行學習訓練,使系統(tǒng)模型具有解決新故障的推理診斷能力,如圖3所示。

    圖3 系統(tǒng)學習與測試程序界面

    3.2 最優(yōu)測試

    在天氣雷達歷史案例集學習訓練時,對案例集中的每一個故障案例向量化過程中,為有效排除權重低的特征項,采取有效降低案例特征向量維度來提高系統(tǒng)學習效率。降維系數(shù)過高,特征向量維度低,系統(tǒng)學習效率高,但因丟棄了權重高的特征項可能導致診斷結果正確率下降;反之降維系數(shù)低,特征向量維度高,不僅系統(tǒng)學習效率低,因特征向量包含了大量權重較低的特征項,診斷結果正確率也不一定提高,因此采取不同的降維系數(shù)組合,對系統(tǒng)進行反復訓練測試,以獲取學習效率和輸出正確率最優(yōu)的推理診斷模型。圖4給出的4種不同顏色案例相似度準確率曲線分布。

    圖4 降維系數(shù)組合對案例相似度準確率的影響

    (1)降維閾值的選取對診斷準確率具有重大影響。閾值不同時分類準確率變化起伏較大。因此,為了得到最佳性能的故障維修參考模型,必須選取不同的降維閾值反復學習測試。

    (2)盡管系統(tǒng)案例學習的平均準確度達到78.0%,但是對于每一個確定降維閾值的準確率而言,其準確率變化區(qū)間較大。也就是說,對應于圖3中每一種顏色的曲線,天氣雷達各類別測試準確率曲線并不平滑,如何使各類別案例準確率趨于一致也是今后研究的重要問題。

    3.3 相似案例檢索

    (1)導入最優(yōu)相似度的故障推理模型,輸入新故障現(xiàn)象描述文本。

    (2)系統(tǒng)自動對新故障描述進行中文分詞、特征提取等預處理,生成文檔空間向量D(d1,d2,…,dn)。

    (3)對D進行案例相似度檢索,輸出診斷參考解決方案,基于定位部件的歷史參考案例,成功解決故障后,將該次案例更新到案例集中。

    基于雷達保障技術人員、雷達生產(chǎn)廠家近10年的天氣雷達維護維修歷史案例集,開發(fā)了CINRAD/SA天氣雷達故障案例推理系統(tǒng)。本研究詳細闡述了故障案例表示、故障特征提取、相似度計算等關鍵技術,并分析了系統(tǒng)學習訓練、最優(yōu)測試與案例檢索過程。經(jīng)陽江、湛江、韶關、廣州等天氣雷達站試用,在故障發(fā)生時為技術保障人員提供第一手的故障排除參考解決方案,有效提高天氣雷達保障維護效率,對于縮短雷達故障排查時間,幫助準確定位故障部件,降低天氣雷達在線故障率,尤其對于重大天氣過程中雷達故障時快速恢復運行具有重要意義。但也存在一定的技術限制,如天氣雷達故障案例不夠豐富,特征向量維度與相似故障案例正確率的最優(yōu)關系等還需要深入研究,將是今后研究解決的主要技術問題,以為全省新一代天氣雷達高效智慧保障提供更有效的手段,助力提高故障維修效率。

    猜你喜歡
    特征向量類別檢索
    二年制職教本科線性代數(shù)課程的幾何化教學設計——以特征值和特征向量為例
    克羅內(nèi)克積的特征向量
    2019年第4-6期便捷檢索目錄
    一類特殊矩陣特征向量的求法
    EXCEL表格計算判斷矩陣近似特征向量在AHP法檢驗上的應用
    中華建設(2017年1期)2017-06-07 02:56:14
    專利檢索中“語義”的表現(xiàn)
    專利代理(2016年1期)2016-05-17 06:14:36
    服務類別
    新校長(2016年8期)2016-01-10 06:43:59
    論類別股東會
    商事法論集(2014年1期)2014-06-27 01:20:42
    中醫(yī)類別全科醫(yī)師培養(yǎng)模式的探討
    聚合酶鏈式反應快速鑒別5種常見肉類別
    食品科學(2013年8期)2013-03-11 18:21:31
    久久人妻av系列| 国产精品亚洲一级av第二区| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 国产激情欧美一区二区| 成人欧美大片| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 亚洲精品在线观看二区| 国产又爽黄色视频| 久久亚洲精品不卡| 国产成年人精品一区二区| 成人免费观看视频高清| 亚洲七黄色美女视频| 成年人黄色毛片网站| 国产单亲对白刺激| 91老司机精品| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 嫩草影视91久久| 国产高清激情床上av| 欧美日本中文国产一区发布| 国产成人精品无人区| av片东京热男人的天堂| 在线国产一区二区在线| 亚洲三区欧美一区| 午夜福利一区二区在线看| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 国产精品久久视频播放| 操美女的视频在线观看| 91精品国产国语对白视频| 欧美日韩精品网址| 国产在线观看jvid| 久久久久久久精品吃奶| 黄色丝袜av网址大全| 9热在线视频观看99| 美女免费视频网站| 欧美成人性av电影在线观看| 欧美中文日本在线观看视频| 热re99久久国产66热| 一级黄色大片毛片| 日本五十路高清| 久久天堂一区二区三区四区| 18禁美女被吸乳视频| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 欧美激情高清一区二区三区| 亚洲性夜色夜夜综合| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 国产99久久九九免费精品| 国产激情久久老熟女| 久久久久国产一级毛片高清牌| 亚洲一区高清亚洲精品| 夜夜爽天天搞| 国产免费男女视频| 老司机在亚洲福利影院| 亚洲专区国产一区二区| 在线观看www视频免费| 一级毛片高清免费大全| 国产亚洲精品一区二区www| 精品久久久精品久久久| 亚洲第一电影网av| 国产激情久久老熟女| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 午夜成年电影在线免费观看| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 欧美黄色淫秽网站| 久久精品成人免费网站| 国产色视频综合| 后天国语完整版免费观看| 制服诱惑二区| 精品熟女少妇八av免费久了| 三级毛片av免费| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 国内精品久久久久精免费| 久久精品国产综合久久久| 亚洲中文字幕日韩| 欧美激情高清一区二区三区| 高清黄色对白视频在线免费看| 变态另类丝袜制服| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 亚洲精品粉嫩美女一区| 91成年电影在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久久精品国产亚洲av高清一级| 国产精品久久视频播放| 十八禁人妻一区二区| 男人操女人黄网站| 亚洲欧美精品综合久久99| 99久久综合精品五月天人人| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 两个人看的免费小视频| 丝袜美足系列| 久久久久久久久中文| 脱女人内裤的视频| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 中文字幕最新亚洲高清| 制服人妻中文乱码| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 亚洲 欧美一区二区三区| 91精品国产国语对白视频| 九色国产91popny在线| 精品第一国产精品| 久久午夜综合久久蜜桃| 午夜久久久久精精品| 亚洲在线自拍视频| 日日爽夜夜爽网站| 757午夜福利合集在线观看| 成人国产综合亚洲| 日韩精品中文字幕看吧| 搡老熟女国产l中国老女人| 亚洲色图av天堂| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 国产精品久久久av美女十八| 91精品三级在线观看| 天堂√8在线中文| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产欧美日韩一区二区三| 亚洲,欧美精品.| 欧美激情 高清一区二区三区| 国产一区二区三区综合在线观看| 91av网站免费观看| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 18禁观看日本| 人人妻人人澡欧美一区二区 | 宅男免费午夜| 亚洲第一青青草原| 丝袜美腿诱惑在线| 十八禁人妻一区二区| 啦啦啦 在线观看视频| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 一个人免费在线观看的高清视频| 国产精品爽爽va在线观看网站 | 老熟妇乱子伦视频在线观看| 国产乱人伦免费视频| 国产精品亚洲一级av第二区| 亚洲成人久久性| 亚洲 国产 在线| 国产成人系列免费观看| 男人舔女人下体高潮全视频| 在线观看午夜福利视频| 多毛熟女@视频| 97人妻天天添夜夜摸| 在线观看一区二区三区| 日韩高清综合在线| 日日夜夜操网爽| 激情视频va一区二区三区| 色在线成人网| 亚洲精品国产精品久久久不卡| av福利片在线| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 日韩精品中文字幕看吧| 精品国产美女av久久久久小说| 久久精品国产亚洲av高清一级| 国产单亲对白刺激| av免费在线观看网站| 一区福利在线观看| 国产伦人伦偷精品视频| 午夜福利成人在线免费观看| 黄色成人免费大全| 岛国视频午夜一区免费看| 亚洲人成电影观看| 国产在线精品亚洲第一网站| 国产精品98久久久久久宅男小说| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 啪啪无遮挡十八禁网站| 国产激情久久老熟女| 97人妻天天添夜夜摸| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 午夜福利在线观看吧| 成人18禁在线播放| 久久婷婷成人综合色麻豆| 岛国视频午夜一区免费看| 午夜精品在线福利| 在线国产一区二区在线| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 亚洲久久久国产精品| 午夜福利在线观看吧| 久久影院123| 91字幕亚洲| 国产成人精品无人区| 欧美一级a爱片免费观看看 | 亚洲国产高清在线一区二区三 | 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 9191精品国产免费久久| 99在线视频只有这里精品首页| 国产亚洲欧美在线一区二区| 99国产综合亚洲精品| 欧美成人性av电影在线观看| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 99riav亚洲国产免费| 国产成人av教育| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 欧美一区二区精品小视频在线| 一级a爱片免费观看的视频| 午夜福利,免费看| 91av网站免费观看| 亚洲精品久久国产高清桃花| 最新在线观看一区二区三区| 国产av一区在线观看免费| 免费在线观看日本一区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 欧美+亚洲+日韩+国产| 国产精品免费一区二区三区在线| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲av电影不卡..在线观看| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产精品一区二区三区四区久久 | 午夜福利欧美成人| 久久九九热精品免费| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 日韩免费av在线播放| 久久久精品欧美日韩精品| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲午夜理论影院| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | 国产精品爽爽va在线观看网站 | 999精品在线视频| 最新美女视频免费是黄的| 女性被躁到高潮视频| 乱人伦中国视频| 十八禁网站免费在线| 黑丝袜美女国产一区| 麻豆av在线久日| 狂野欧美激情性xxxx| 欧美日韩精品网址| 18禁观看日本| 久久中文看片网| 久久精品国产亚洲av高清一级| 午夜福利视频1000在线观看 | 日日夜夜操网爽| 久久久久久久久中文| 曰老女人黄片| 国产成人欧美| 日韩成人在线观看一区二区三区| 精品国产一区二区三区四区第35| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 午夜福利视频1000在线观看 | 午夜日韩欧美国产| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 国产在线观看jvid| 国产精品日韩av在线免费观看 | 色av中文字幕| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 欧美乱色亚洲激情| 男人舔女人的私密视频| 国产不卡一卡二| 淫秽高清视频在线观看| 麻豆av在线久日| 少妇的丰满在线观看| 丁香六月欧美| 国产一区二区三区视频了| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 亚洲性夜色夜夜综合| 一级作爱视频免费观看| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 国产精品1区2区在线观看.| 国产精品免费一区二区三区在线| 操美女的视频在线观看| 国产乱人伦免费视频| 亚洲熟妇熟女久久| 亚洲成a人片在线一区二区| 欧美性长视频在线观看| 天堂√8在线中文| 亚洲成国产人片在线观看| 一级a爱视频在线免费观看| 欧美日本中文国产一区发布| 欧美成人免费av一区二区三区| 亚洲成人免费电影在线观看| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 自线自在国产av| 久久中文字幕一级| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 日韩中文字幕欧美一区二区| 亚洲性夜色夜夜综合| 多毛熟女@视频| 亚洲成人久久性| 搡老妇女老女人老熟妇| 日韩大尺度精品在线看网址 | 性少妇av在线| 久久香蕉精品热| or卡值多少钱| 日本三级黄在线观看| 老汉色∧v一级毛片| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产精品一区二区在线不卡| 日本五十路高清| 母亲3免费完整高清在线观看| 国产在线精品亚洲第一网站| 久久人人精品亚洲av| 免费搜索国产男女视频| netflix在线观看网站| 国产野战对白在线观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 欧美乱色亚洲激情| 一级黄色大片毛片| av在线天堂中文字幕| 亚洲精品国产一区二区精华液| 操美女的视频在线观看| 久久久久久国产a免费观看| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 国产高清有码在线观看视频 | 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲精华国产精华精| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 1024香蕉在线观看| www.www免费av| 看免费av毛片| 国产三级在线视频| 一级片免费观看大全| 亚洲色图综合在线观看| 日本精品一区二区三区蜜桃| 91老司机精品| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 精品国产美女av久久久久小说| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 国产亚洲欧美精品永久| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 无人区码免费观看不卡| 韩国精品一区二区三区| 国产熟女午夜一区二区三区| 麻豆久久精品国产亚洲av| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 一边摸一边抽搐一进一小说| 久热爱精品视频在线9| 99国产精品一区二区蜜桃av| 欧美不卡视频在线免费观看 | 久久久精品欧美日韩精品| 国产激情欧美一区二区| av有码第一页| 国产1区2区3区精品| 国产精品二区激情视频| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 欧美最黄视频在线播放免费| 亚洲精品粉嫩美女一区| 亚洲中文日韩欧美视频| 成在线人永久免费视频| 一本大道久久a久久精品| 亚洲性夜色夜夜综合| 午夜日韩欧美国产| 国产精品av久久久久免费| 99久久99久久久精品蜜桃| 亚洲中文av在线| 成人欧美大片| 视频区欧美日本亚洲| 怎么达到女性高潮| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产高清videossex| 不卡一级毛片| 国产高清激情床上av| 一进一出抽搐gif免费好疼| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 中文字幕色久视频| 麻豆久久精品国产亚洲av| 啦啦啦免费观看视频1| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲三区欧美一区| 日韩欧美免费精品| 午夜久久久在线观看| 久久久久久免费高清国产稀缺| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 99久久综合精品五月天人人| 欧美日韩黄片免| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 天堂影院成人在线观看| av中文乱码字幕在线| 久久精品成人免费网站| 丝袜美足系列| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 级片在线观看| 欧美日本亚洲视频在线播放| 嫁个100分男人电影在线观看| 国产亚洲精品av在线| 日韩欧美三级三区| 国产单亲对白刺激| 男人舔女人下体高潮全视频| 99久久成人亚洲精品观看| 黄色女人牲交| 国产大屁股一区二区在线视频| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 日韩欧美国产在线观看| 亚州av有码| 天堂网av新在线| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产精品野战在线观看| 欧美性感艳星| 亚洲最大成人中文| 日韩av在线大香蕉| 在线观看66精品国产| 国产成人影院久久av| 欧美三级亚洲精品| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 国产男靠女视频免费网站| 国产视频内射| 久久精品国产自在天天线| 精品日产1卡2卡| 午夜福利欧美成人| 中文在线观看免费www的网站| 日韩欧美三级三区| 国产av麻豆久久久久久久| 久久久久久大精品| 伊人久久精品亚洲午夜| 免费搜索国产男女视频| 麻豆成人av在线观看| 日韩欧美精品免费久久| 成人av一区二区三区在线看| 在线免费观看不下载黄p国产 | 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲精品粉嫩美女一区| 久久久久免费精品人妻一区二区| 69av精品久久久久久| 在线a可以看的网站| 99久久精品国产国产毛片| 亚洲成人久久性| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产单亲对白刺激| 色综合亚洲欧美另类图片| 国产精品一区二区免费欧美| 成人特级av手机在线观看| 国产伦一二天堂av在线观看| 欧美黑人巨大hd| 亚洲中文字幕日韩| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 国产三级在线视频| 亚洲图色成人| АⅤ资源中文在线天堂| 日日夜夜操网爽| 亚州av有码| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 我的老师免费观看完整版| 超碰av人人做人人爽久久| 精品久久久噜噜| 亚洲成人精品中文字幕电影| 搡老妇女老女人老熟妇| 在线免费观看不下载黄p国产 | 久久精品国产自在天天线| 国产淫片久久久久久久久| 在线观看免费视频日本深夜| 18禁黄网站禁片免费观看直播| 九色成人免费人妻av| 99久久成人亚洲精品观看| 国产一区二区三区av在线 | 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲精品久久国产高清桃花| 欧美激情久久久久久爽电影| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 午夜久久久久精精品| 草草在线视频免费看| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 欧美3d第一页| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 国产精品一区www在线观看 | 男人的好看免费观看在线视频| 日韩精品中文字幕看吧| 国产黄色小视频在线观看| 国产亚洲精品av在线| 亚洲精品国产成人久久av| 日日夜夜操网爽| 日韩强制内射视频| 亚洲色图av天堂| 国产精品嫩草影院av在线观看 | 久久久色成人| 午夜福利在线在线| 国产久久久一区二区三区| 波多野结衣高清作品| 国产亚洲精品av在线| 99久久无色码亚洲精品果冻| 亚洲成人久久性| 午夜激情福利司机影院| 在线观看av片永久免费下载| 在线观看美女被高潮喷水网站| 午夜老司机福利剧场| 色综合婷婷激情| 床上黄色一级片| 国产在线精品亚洲第一网站| 精品午夜福利在线看| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产精品久久久久久精品电影| 日本三级黄在线观看| 男女下面进入的视频免费午夜| 亚洲人成网站在线播| 午夜a级毛片| 色尼玛亚洲综合影院| 国产精品av视频在线免费观看| 久久精品国产亚洲av天美| 黄色女人牲交| 观看免费一级毛片| 在线免费观看的www视频| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 99热网站在线观看| 国产高清三级在线| 久久久久久伊人网av| 直男gayav资源| 色综合亚洲欧美另类图片| 久久久久久久久久久丰满 | 日本精品一区二区三区蜜桃| 亚洲在线自拍视频| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 在线观看一区二区三区| 欧美另类亚洲清纯唯美| 日本与韩国留学比较| 久久久久性生活片| 亚洲 国产 在线| 热99re8久久精品国产| 久久精品人妻少妇| 精品欧美国产一区二区三| 两个人的视频大全免费| 亚洲四区av| 亚洲国产高清在线一区二区三| 久久久久九九精品影院| 婷婷精品国产亚洲av| 色精品久久人妻99蜜桃| 波野结衣二区三区在线| 亚洲七黄色美女视频| 欧美最黄视频在线播放免费| 国产主播在线观看一区二区| 中出人妻视频一区二区| 久久国产乱子免费精品| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲成人中文字幕在线播放| 女的被弄到高潮叫床怎么办 | 夜夜夜夜夜久久久久| 亚洲av中文av极速乱 | 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 久久精品综合一区二区三区| 午夜视频国产福利| 欧美一区二区国产精品久久精品| 真人做人爱边吃奶动态| 国产精品日韩av在线免费观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| av专区在线播放| 波多野结衣高清作品| 亚洲在线观看片| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 国产av一区在线观看免费| 少妇丰满av| 人妻久久中文字幕网| 久久精品国产自在天天线| 亚洲美女搞黄在线观看 | 午夜福利18| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 精品一区二区三区人妻视频| 国产欧美日韩一区二区精品| 999久久久精品免费观看国产| 午夜福利在线观看吧| 亚洲av二区三区四区| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产精品99久久久久久久久| 舔av片在线| 国产精品人妻久久久久久| 色哟哟·www| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 男人舔女人下体高潮全视频| 能在线免费观看的黄片| 老熟妇乱子伦视频在线观看| а√天堂www在线а√下载| 久久久久久久久久久丰满 | 国产一区二区激情短视频| 观看免费一级毛片| 深夜a级毛片| 热99re8久久精品国产| 久久香蕉精品热| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 亚洲经典国产精华液单| 久久久久国内视频| 国产熟女欧美一区二区| 久久久久九九精品影院| 精品一区二区三区人妻视频| 成人av在线播放网站| 男人舔奶头视频| 欧美中文日本在线观看视频| eeuss影院久久| 级片在线观看| АⅤ资源中文在线天堂| 18+在线观看网站| 一夜夜www| 又紧又爽又黄一区二区| 在现免费观看毛片| 精品人妻偷拍中文字幕| 久久久国产成人精品二区| 久久亚洲精品不卡| 亚洲人成网站高清观看| 丰满乱子伦码专区| 久久久久久久久久成人| 亚洲精品影视一区二区三区av| 不卡一级毛片| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 男女下面进入的视频免费午夜| 久久国产精品人妻蜜桃| 久久精品综合一区二区三区| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 此物有八面人人有两片| 91精品国产九色| 高清日韩中文字幕在线| 黄色欧美视频在线观看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 91在线观看av| 日韩强制内射视频| 永久网站在线| 给我免费播放毛片高清在线观看| 麻豆久久精品国产亚洲av| xxxwww97欧美| 精品久久久久久久久亚洲 | 欧美日本亚洲视频在线播放| 美女高潮的动态|