• <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 ?

    廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對軟件質(zhì)量的預(yù)測

    2012-10-20 08:35:44宮麗娜馬懷志
    微型電腦應(yīng)用 2012年6期
    關(guān)鍵詞:廣義度量動態(tài)

    宮麗娜,馬懷志

    0 引言

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,軟件質(zhì)量在軟件工業(yè)中變得越來越重要。軟件質(zhì)量是軟件的天然屬性,因此人們需要在軟件開發(fā)的早期發(fā)現(xiàn)軟件的質(zhì)量問題,從而實(shí)現(xiàn)對最終軟件的質(zhì)量控制,縮短軟件開發(fā)周期,減少軟件開發(fā)和維護(hù)成本。軟件質(zhì)量預(yù)測建模技術(shù)是軟件質(zhì)量評價(jià)中的關(guān)鍵技術(shù),通過軟件質(zhì)量預(yù)測模型建立軟件的內(nèi)部屬性和軟件質(zhì)量之間的非線性關(guān)系。

    目前國內(nèi)外在軟件質(zhì)量預(yù)測模型領(lǐng)域已有了一定的研究成果。主要有傳統(tǒng)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型。在傳統(tǒng)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型方面,主要有基于軟件的規(guī)模和復(fù)雜度為度量來預(yù)測軟件的缺陷數(shù)[1],采用了回歸方法。此外也有基于測試數(shù)據(jù)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型[2]。美國Florida Atlantic University的Khoshgoftaar教授在該領(lǐng)域也做了大量卓有成效的研究工作。Khoshgoftaar和Seliya提出了基于回歸樹( Regression Tree) 模型對軟件各模塊中的錯誤數(shù)進(jìn)行預(yù)測的方法[3],同時(shí)Khoshgoftaar 等提出了一種軟件質(zhì)量預(yù)測的建模技術(shù),結(jié)合了模糊聚類( Fuzzy Clustering)和軟件質(zhì)量預(yù)測的模塊級別模型( Module-Order Model)[4]。我國的蔡開元教授首先將模糊方法引入軟件質(zhì)量及可靠性領(lǐng)域,提出了模糊軟件可靠性的確認(rèn)模型[5][6]。但是這些方法均有一定的局限性,所基于的模型也比較粗糙,不能比較好地描述軟件內(nèi)部的缺陷和軟件所表現(xiàn)出的失效之間的非線性關(guān)系。

    1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀況

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于 1992年開始應(yīng)用于軟件質(zhì)量預(yù)測模型,取得了比較好的效果。Karunanithi第一次在軟件質(zhì)量預(yù)測模型中采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,基于一個實(shí)際項(xiàng)目的錯誤數(shù)據(jù)集合,并采用3個不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)模型來估計(jì)累計(jì)錯誤數(shù),通過比較得出比統(tǒng)計(jì)模型更好的結(jié)果[7]。Nidhi Gupta和Manu Pratap Singh 采用執(zhí)行時(shí)間為B P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入來預(yù)測軟件可能發(fā)生的錯誤數(shù)[8]。Liang Tian和Afzel Noore采用遺傳算法來選擇最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層和隱含層神經(jīng)元個數(shù)[9,10]。2001年,Khoshgoftaar介紹了基于高可信系統(tǒng)工程的模糊非線性回歸技術(shù),并采用模糊非線性回歸技術(shù)跟模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合來預(yù)測軟件的質(zhì)量,通過實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生了更好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果[11]。2002年,Donald E.Neumann 將主成分分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合建立了一個PCA —A N N網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型,并通過該模型對軟件中的錯誤進(jìn)行預(yù)測[12]。

    綜上所述,軟件質(zhì)量預(yù)測模型主要是基于軟件錯誤測試報(bào)告和軟件質(zhì)量度量,主要應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,但目前還沒有一個模型被證明是既簡單而又廣泛通用的。所以針對軟件質(zhì)量預(yù)測過程中難以建立精確數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn),本文將廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軟件質(zhì)量預(yù)測模型中,以提高學(xué)習(xí)效率和精確度。

    2 基于廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型

    2.1 模型自變量

    軟件質(zhì)量預(yù)測的目的是在軟件開發(fā)的早期根據(jù)與軟件質(zhì)量有關(guān)的數(shù)據(jù),通過分析計(jì)算得到軟件質(zhì)量的預(yù)測值,從而對軟件系統(tǒng)有個宏觀的認(rèn)識。為了達(dá)到這個目的,本文的軟件質(zhì)量預(yù)測模型是建立在以軟件質(zhì)量度量為基礎(chǔ)上的。

    模型的自變量為C&K度量指標(biāo)表征的面向?qū)ο筌浖膬?nèi)部屬性的 6個度量元,模型的因變量為軟件的可靠性[13]-[17]。C&K度量方法是基于繼承樹的一套面向?qū)ο蟮亩攘糠椒?,具體的六個度量指標(biāo)如下:

    (1)類的加權(quán)方法數(shù) WMC(Weighted Methods per Class ):即為類中方法數(shù)的總和;

    (2)繼承樹的深度DIT(Depth of Inheritance Tree):即為類在繼承樹的最大深度;

    (3)子類的數(shù)目NOC(Number of Children):即為繼承樹中一個類的直接子類數(shù)目;

    (4)對象類之間的耦合CBO(Coupling Between Object Class):即為該類與其他類有耦合關(guān)系的數(shù)目;

    (5)響應(yīng)集合RFC(Response For a Class):即為類內(nèi)部及類之間的通信;

    (6)方法內(nèi)聚缺乏度LCOM(Lack of Cohesion in Methods).

    2.2 廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)

    廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量預(yù)測模型主要有 4層組成[18],其具體結(jié)構(gòu),如圖1所示:

    圖1 廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件質(zhì)量預(yù)測模型結(jié)構(gòu)圖

    第一層為輸入層,由C&K度量指標(biāo)的6個度量元作為輸入變量,每個節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于輸入向量x的第i個分量xi。

    第二層為隸屬函數(shù)層,每個節(jié)點(diǎn)代表一個模糊語言變量值,并且每個輸入變量 xi有 u個隸屬函數(shù)Aij(i=1,2…,6;j=1,2…,u),這些隸屬函數(shù)為高斯函數(shù),具有表示為公式(1):

    其中,μij是xi的第j個隸屬函數(shù),cij和分別為xi的第j個高斯函數(shù)的中心和寬度。

    第三層為 T-范數(shù)層,該層的每個節(jié)點(diǎn)代表了一個 RBF單元,模糊規(guī)則等同一個RBF節(jié)點(diǎn)數(shù)。該層用于計(jì)算每個觸發(fā)權(quán)的 T-范數(shù)算子是乘法,該層第j個規(guī)則 Rj的輸出是公式(2):

    第四層為輸出層,該層的每個節(jié)點(diǎn)代表一個輸入信號加權(quán)和的輸出變量,如公式(3):

    其中,y是一個輸出變量的值,即為軟件的可靠性,wj是第j個的連接權(quán)。該層執(zhí)行模糊化的功能,同時(shí)考慮了所有輸出語言值的隸屬函數(shù)的影響。

    通過以上構(gòu)造的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GD-FNN具有以下特點(diǎn):

    (1)每條模糊規(guī)則的T-范數(shù)由式(2)來表示,它可以看做是對角化的馬氏距離,如公式(4):

    其中,

    由此可知,這個模型的接收域是超橢球體而不是 RBF單元中的超球體。

    (2)不同的輸入變量xi有不同的隸屬函數(shù)數(shù)目也就是說,某個輸入變量的隸屬函數(shù)Aij(j=1,2,…,u)可能會有重復(fù)。

    2.3 學(xué)習(xí)算法

    廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于橢圓基函數(shù),以模糊ε-完備性作為高斯函數(shù)寬度的確定準(zhǔn)則,避免了初始化過程中選擇的隨機(jī)性,通過對模糊規(guī)則和輸入變量的重要性的評價(jià)使得每個輸入變量和模糊規(guī)則可以根據(jù)誤差較少率來修正。該算法能夠使參數(shù)的調(diào)整和結(jié)構(gòu)的辨識同時(shí)進(jìn)行,加快了學(xué)習(xí)速度。算法的流程圖,如圖2所示:

    圖2 GD-FNN的學(xué)習(xí)算法流程圖

    具體的步驟如下:

    (1)初始化參數(shù):εmin,εmax,emin,emax,Kmf,ks,kerr;

    (2)根據(jù)第一組數(shù)據(jù)產(chǎn)生第一個規(guī)則,并確定第一個規(guī)則的參數(shù);

    (3)計(jì)算下一組數(shù)據(jù)(Xi,ti)(i=1,2,…,n) 的馬氏距離并找到mdk,min,并計(jì)算實(shí)際的輸入誤差ek

    (4)比較 mdk,min和 ei,如果 mdk,min>ei,則轉(zhuǎn)到(5),否則轉(zhuǎn)到(7)

    (5)比較ei和ke,如果ei>ke,則產(chǎn)生一條新的規(guī)則,確定最新產(chǎn)生規(guī)則的參數(shù),并計(jì)算所有規(guī)則的err和第i個規(guī)則的重要性jη,否則調(diào)整結(jié)論參數(shù),轉(zhuǎn)到第(8);

    (6)比較Kerr和jη,如果jη

    (7) 比較 ei和 ke,如果 ei>ke,則計(jì)算 Bij,調(diào)整寬度,調(diào)整結(jié)論參數(shù),否則,調(diào)整結(jié)論參數(shù);

    (8)判斷樣本數(shù)據(jù)是否輸入完,完成則結(jié)束,否則轉(zhuǎn)到第(3)。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)

    本實(shí)驗(yàn)選用的軟件質(zhì)量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型是廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以C&K度量方法的6個度量元:CBO、DIT、NOC、RFC、 WMC、 LCOM作為模型的輸入,以可靠性質(zhì)量屬性作為模型的輸出。用matlab編程實(shí)現(xiàn),先用19個數(shù)據(jù)對廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,然后用8個數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。在廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中初始化參數(shù)為:εm in =0.5;εmax=0.9;emin=0.03;emax=0.5;Kmf=0.5;Ks=0.9;Kerr=0.005。仿真結(jié)果,如圖3-7所示:

    圖3 模糊規(guī)則產(chǎn)生圖

    圖4 訓(xùn)練樣本的均方根誤差曲線圖

    圖5 訓(xùn)練樣本的實(shí)際輸出和預(yù)期輸出比較曲線圖

    圖6 驗(yàn)證樣本的均方根誤差曲線圖

    圖7 驗(yàn)證樣本的實(shí)際輸出和預(yù)期輸出比較曲線圖

    由圖3可知,采用廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的模糊規(guī)則數(shù)為6,而通過粗糙集屬性約簡得到的為16個,明顯減少。計(jì)算可得訓(xùn)練樣本的均方差誤差為2.6918×10-14,誤差很小,基本上與實(shí)際輸出相重合,由圖5可知擬合的程度,并且由圖 4均方根誤差曲線圖可知每個樣本數(shù)據(jù)的誤差都很小。

    由圖6和圖7可知,廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對前19個訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)后,對后8個數(shù)據(jù)辨識預(yù)測的結(jié)果基本上和實(shí)際數(shù)據(jù)相重合,每個數(shù)據(jù)的誤差達(dá)到 10-15,驗(yàn)證樣本的均方差誤差為8.4565×10-16,辨識結(jié)果比較理想,并且廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度非??欤屎蛯W(xué)習(xí)性能很高。因此,將廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到軟件質(zhì)量預(yù)測模型中具有一定的實(shí)際意義。

    4 結(jié)論

    廣義動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是擴(kuò)展的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它基于橢圓基函數(shù),以模糊ε-完備性作為高斯函數(shù)寬度的確定準(zhǔn)則,避免了初始化過程中選擇的隨機(jī)性,通過對模糊規(guī)則和輸入變量的重要性的評價(jià)使得每個輸入變量和模糊規(guī)則可以根據(jù)誤差較少率來修正,并且該算法能夠使參數(shù)的調(diào)整和結(jié)構(gòu)的辨識同時(shí)進(jìn)行,加快了學(xué)習(xí)速度。因此該模型很適合應(yīng)用于系統(tǒng)建模。基于此,本文將廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到軟件質(zhì)量預(yù)測模型中,通過仿真實(shí)驗(yàn)表明,該模型能夠比較好的反應(yīng)軟件的內(nèi)部屬性和外部屬性之間的非線性關(guān)系,在學(xué)習(xí)效率和性能方面具有更突出的優(yōu)勢。

    [1]Hatton, L.C.Safety Related Software Development:Standards, Subsets, Testing, Metrics, Legal Issues,McGraw-Hill, 1994

    [2]Fenton, N.E, Lawrence S., Glass, R.Science and substance: a challenge to software engineers, IEEE Software,1994, pp.86-95

    [3]Khoshgoftaar, T.M.Seliya, N.Tree-based software quality estimation models for fault prediction, Proceeding of the 8th IEEE Symposium on Software Metrics, 4-7 June 2002, pp.203-214

    [4]Khoshgoftaar, T.M., Liu, Y., et al.Multiobjective module-order model for software quality enhancement, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2004.Vol8,N0.6,pp.593-608

    [5]蔡開元,軟件可靠性工程基礎(chǔ),[M]清華人學(xué)出版社,1995

    [6]蔡開元,一個模糊軟件可靠性確認(rèn)模型, []航空學(xué)報(bào),1993 年11期,95-98頁

    [7]Karunanithi, N.Whitley, D.Malaiya.Y.K.Using neural networks in reliability prediction.IEEE Software,1992,9(4): 53-59

    [8]Nidhi Gupta, Manu Pratap Singh.Estimation of software reliability with execution time model using the pattern mapping technique of artificial neural network.Computer and Operations research, 2005,32(1):187-199

    [9]Liang Tian, Afzel .Noore.Evolutionary neural modeling for software cumulative failure time prediction.Reliability Engineering and System Safety, 2005,87(1):45-51

    [10]Liang Tian, Afzel Noore.On-line prediction of software reliability using an evolutionary connectionist model.Journal of Systems and Software, 2005,77(2):173-180

    [11]Zhiwei,T.M.Khoshgoftaar.Software quality prediction for high-assurance network telecommunications systems.The Computer Journal,2001,44(6):557-568.

    [12]Donal E.Neumann.An Enhanced Neural Network Technique for Software Risk Analysis.IEEE Transaction on Software Engineering,2002,28(9):904-912.

    猜你喜歡
    廣義度量動態(tài)
    有趣的度量
    國內(nèi)動態(tài)
    Rn中的廣義逆Bonnesen型不等式
    國內(nèi)動態(tài)
    國內(nèi)動態(tài)
    模糊度量空間的強(qiáng)嵌入
    迷向表示分為6個不可約直和的旗流形上不變愛因斯坦度量
    動態(tài)
    從廣義心腎不交論治慢性心力衰竭
    有限群的廣義交換度
    天堂av国产一区二区熟女人妻| 国内精品宾馆在线| 男女啪啪激烈高潮av片| 网址你懂的国产日韩在线| 免费在线观看成人毛片| 性色avwww在线观看| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 精品久久久久久久久av| 大型黄色视频在线免费观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 国产一区二区在线av高清观看| 免费无遮挡裸体视频| 九九爱精品视频在线观看| 久久久久网色| 日韩强制内射视频| 欧美区成人在线视频| 免费一级毛片在线播放高清视频| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 欧美xxxx性猛交bbbb| 嫩草影院入口| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 免费电影在线观看免费观看| 婷婷精品国产亚洲av| 能在线免费观看的黄片| 色噜噜av男人的天堂激情| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| av在线播放精品| 免费电影在线观看免费观看| 男人舔奶头视频| 久久久久久久久久久免费av| 免费观看精品视频网站| 乱系列少妇在线播放| 舔av片在线| 日韩欧美精品v在线| 国产伦一二天堂av在线观看| 看片在线看免费视频| 男女视频在线观看网站免费| 深夜精品福利| 亚洲成人av在线免费| 天堂网av新在线| 极品教师在线视频| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | 亚洲精品亚洲一区二区| 成人永久免费在线观看视频| 成年免费大片在线观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 最近中文字幕高清免费大全6| 又粗又硬又长又爽又黄的视频 | 国产一区二区激情短视频| 亚洲av男天堂| 精品国产三级普通话版| 人人妻人人澡欧美一区二区| 高清在线视频一区二区三区 | 婷婷色综合大香蕉| 国产成人午夜福利电影在线观看| 久久久国产成人免费| 国产精品久久视频播放| 国产成人精品婷婷| 成年女人看的毛片在线观看| 成年女人看的毛片在线观看| 女同久久另类99精品国产91| 黄色日韩在线| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 亚洲丝袜综合中文字幕| 精品久久久噜噜| 能在线免费看毛片的网站| 亚洲国产欧美人成| 不卡视频在线观看欧美| 国产黄片视频在线免费观看| 国产极品天堂在线| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲欧美精品综合久久99| 男人的好看免费观看在线视频| 日本免费a在线| 久久人人爽人人爽人人片va| 黄片wwwwww| 男人舔奶头视频| 三级经典国产精品| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产黄色视频一区二区在线观看 | 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 国产精品野战在线观看| av黄色大香蕉| 天堂网av新在线| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 校园春色视频在线观看| 欧美在线一区亚洲| 高清日韩中文字幕在线| 国产精品一区二区性色av| 三级经典国产精品| 一级黄片播放器| 国产人妻一区二区三区在| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 最近的中文字幕免费完整| 久久国内精品自在自线图片| 99久国产av精品国产电影| 国产精品久久视频播放| 六月丁香七月| 最近手机中文字幕大全| 欧美日本亚洲视频在线播放| 男人舔奶头视频| 特级一级黄色大片| 成人鲁丝片一二三区免费| 亚洲精品456在线播放app| 岛国在线免费视频观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 在线播放无遮挡| 观看免费一级毛片| 国产精品野战在线观看| 欧美潮喷喷水| 国产免费男女视频| 尾随美女入室| 黄色配什么色好看| av福利片在线观看| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产一级毛片七仙女欲春2| 成人美女网站在线观看视频| 成人av在线播放网站| 激情 狠狠 欧美| www.色视频.com| 欧美日韩精品成人综合77777| 亚洲精品日韩在线中文字幕 | 九色成人免费人妻av| 看非洲黑人一级黄片| 美女大奶头视频| 男女啪啪激烈高潮av片| 欧美三级亚洲精品| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 简卡轻食公司| 又粗又硬又长又爽又黄的视频 | 深爱激情五月婷婷| 欧美日韩乱码在线| 国产精品久久视频播放| 最近手机中文字幕大全| 亚洲成人久久爱视频| 日日摸夜夜添夜夜爱| 国国产精品蜜臀av免费| 亚洲美女视频黄频| 国产高清激情床上av| 九色成人免费人妻av| 国产私拍福利视频在线观看| 日韩欧美三级三区| 男女边吃奶边做爰视频| 欧美zozozo另类| 免费观看的影片在线观看| 午夜激情福利司机影院| 特大巨黑吊av在线直播| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 亚洲丝袜综合中文字幕| 婷婷亚洲欧美| 波多野结衣高清无吗| 欧美日韩国产亚洲二区| 伦精品一区二区三区| 久久久久久久亚洲中文字幕| 亚洲美女搞黄在线观看| 男人狂女人下面高潮的视频| 毛片女人毛片| 久久久色成人| 可以在线观看的亚洲视频| 国产成人影院久久av| 国产精华一区二区三区| 欧美色欧美亚洲另类二区| 特大巨黑吊av在线直播| 高清在线视频一区二区三区 | 国模一区二区三区四区视频| 黄色视频,在线免费观看| 99热网站在线观看| 只有这里有精品99| 悠悠久久av| 亚洲精品久久久久久婷婷小说 | 日韩在线高清观看一区二区三区| 99热这里只有是精品50| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产精品永久免费网站| 亚洲图色成人| 丝袜喷水一区| 成人美女网站在线观看视频| 亚洲丝袜综合中文字幕| 亚洲欧美日韩高清在线视频| av黄色大香蕉| 久久人妻av系列| 国产久久久一区二区三区| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 熟女人妻精品中文字幕| 中出人妻视频一区二区| 中出人妻视频一区二区| 久久这里有精品视频免费| .国产精品久久| 最好的美女福利视频网| 国产精品免费一区二区三区在线| av视频在线观看入口| 午夜激情福利司机影院| 久久国内精品自在自线图片| 99久国产av精品国产电影| 在线观看午夜福利视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 国产精品永久免费网站| av专区在线播放| 中国美白少妇内射xxxbb| 熟女电影av网| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 国产精品人妻久久久影院| 日日干狠狠操夜夜爽| 热99re8久久精品国产| 国产在视频线在精品| 搞女人的毛片| 精品人妻偷拍中文字幕| 色综合亚洲欧美另类图片| 91久久精品国产一区二区三区| 久久中文看片网| 99热只有精品国产| 99久久九九国产精品国产免费| 亚洲成av人片在线播放无| 亚洲成av人片在线播放无| 日韩欧美在线乱码| 99久久精品一区二区三区| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 亚洲国产高清在线一区二区三| 美女大奶头视频| 久久精品综合一区二区三区| 在线观看午夜福利视频| 国产精品蜜桃在线观看 | 在线观看免费视频日本深夜| 蜜臀久久99精品久久宅男| 在线免费观看的www视频| 一边亲一边摸免费视频| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲四区av| 韩国av在线不卡| 久久精品夜色国产| 中文字幕制服av| 老女人水多毛片| 成人午夜精彩视频在线观看| 伊人久久精品亚洲午夜| av天堂中文字幕网| 在线观看av片永久免费下载| av免费观看日本| 国产高清视频在线观看网站| 中文字幕熟女人妻在线| 日韩欧美精品免费久久| 成人性生交大片免费视频hd| 亚洲久久久久久中文字幕| 青春草视频在线免费观看| 亚洲丝袜综合中文字幕| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 国内精品一区二区在线观看| 欧美最新免费一区二区三区| 在线观看一区二区三区| 校园人妻丝袜中文字幕| 青春草国产在线视频 | 女同久久另类99精品国产91| 婷婷六月久久综合丁香| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 久久综合国产亚洲精品| 卡戴珊不雅视频在线播放| 久久久国产成人免费| 天堂影院成人在线观看| 久久久久久久久久久免费av| 亚洲欧美日韩无卡精品| 日韩制服骚丝袜av| 国产黄片视频在线免费观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 国产精品一区二区在线观看99 | 日韩成人av中文字幕在线观看| 51国产日韩欧美| 成人一区二区视频在线观看| 国内精品美女久久久久久| 亚洲精品色激情综合| 久久久精品94久久精品| av在线天堂中文字幕| 性插视频无遮挡在线免费观看| 精品一区二区三区视频在线| 午夜爱爱视频在线播放| 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产高清视频在线观看网站| 我要搜黄色片| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 亚洲欧美日韩高清专用| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产免费男女视频| 又粗又爽又猛毛片免费看| 有码 亚洲区| 久久久色成人| 日韩视频在线欧美| 不卡一级毛片| 丰满人妻一区二区三区视频av| 久久午夜福利片| 九九爱精品视频在线观看| 国产成人freesex在线| 国产极品天堂在线| 国产精品日韩av在线免费观看| 国模一区二区三区四区视频| 一级黄片播放器| 乱码一卡2卡4卡精品| 亚洲人成网站在线观看播放| 看十八女毛片水多多多| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 久久精品国产清高在天天线| 日本免费a在线| 熟女人妻精品中文字幕| 亚洲国产精品国产精品| 欧美激情国产日韩精品一区| 精品人妻偷拍中文字幕| 免费电影在线观看免费观看| 日韩高清综合在线| 麻豆av噜噜一区二区三区| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 赤兔流量卡办理| 国产黄片美女视频| 只有这里有精品99| 一边亲一边摸免费视频| 国产亚洲av嫩草精品影院| 国产色婷婷99| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 丰满乱子伦码专区| 午夜激情福利司机影院| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲乱码一区二区免费版| 青春草亚洲视频在线观看| 国产欧美日韩精品一区二区| 色综合色国产| 村上凉子中文字幕在线| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 夜夜夜夜夜久久久久| 伦精品一区二区三区| 亚洲欧美日韩无卡精品| 麻豆国产97在线/欧美| 久久九九热精品免费| av专区在线播放| 男女啪啪激烈高潮av片| 淫秽高清视频在线观看| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产午夜精品一二区理论片| 蜜臀久久99精品久久宅男| 一个人免费在线观看电影| 国产精品蜜桃在线观看 | 亚洲激情五月婷婷啪啪| 超碰av人人做人人爽久久| 最近手机中文字幕大全| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产成人精品一,二区 | 麻豆国产97在线/欧美| 午夜老司机福利剧场| 久久精品国产亚洲网站| 国产精品野战在线观看| 波野结衣二区三区在线| 久久久久久久久大av| 一区二区三区免费毛片| 国产综合懂色| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 国产精品爽爽va在线观看网站| 久久久国产成人精品二区| 精品少妇黑人巨大在线播放 | 精品久久久久久久久亚洲| 毛片一级片免费看久久久久| 99热这里只有是精品50| 美女脱内裤让男人舔精品视频 | 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 久久草成人影院| 亚洲最大成人中文| 美女大奶头视频| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 欧美xxxx性猛交bbbb| 国产在线男女| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 床上黄色一级片| 可以在线观看的亚洲视频| 成人欧美大片| 日韩人妻高清精品专区| 麻豆国产97在线/欧美| 人妻少妇偷人精品九色| 99热这里只有是精品50| 国产极品精品免费视频能看的| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产视频首页在线观看| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 日韩欧美国产在线观看| 国产成人精品久久久久久| 91麻豆精品激情在线观看国产| 一本一本综合久久| 97超碰精品成人国产| 一区福利在线观看| 插阴视频在线观看视频| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 少妇人妻一区二区三区视频| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产在视频线在精品| av天堂中文字幕网| 热99在线观看视频| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 亚洲成人av在线免费| 亚洲内射少妇av| 久久精品久久久久久久性| 国产精品国产高清国产av| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲国产精品成人久久小说 | 国产蜜桃级精品一区二区三区| 简卡轻食公司| 国产精品乱码一区二三区的特点| www日本黄色视频网| 国产亚洲av嫩草精品影院| 人人妻人人看人人澡| 3wmmmm亚洲av在线观看| 99久国产av精品国产电影| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 婷婷色综合大香蕉| 精品欧美国产一区二区三| 欧美人与善性xxx| 爱豆传媒免费全集在线观看| 日本一二三区视频观看| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 网址你懂的国产日韩在线| 精品久久久久久久久亚洲| 岛国在线免费视频观看| 国产一级毛片在线| 国产精品一区二区在线观看99 | 一级毛片久久久久久久久女| 久久久国产成人精品二区| 国产高清不卡午夜福利| 久久久久久大精品| 欧美高清性xxxxhd video| 日韩人妻高清精品专区| 国产精品久久久久久av不卡| a级一级毛片免费在线观看| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 免费av观看视频| 色综合亚洲欧美另类图片| 一进一出抽搐动态| 伦理电影大哥的女人| 国产黄a三级三级三级人| 麻豆国产av国片精品| 亚洲在线自拍视频| 日日啪夜夜撸| 99热只有精品国产| 久久午夜亚洲精品久久| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 黄片无遮挡物在线观看| 一个人观看的视频www高清免费观看| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 男的添女的下面高潮视频| 日本免费a在线| 精品人妻一区二区三区麻豆| 22中文网久久字幕| 91在线精品国自产拍蜜月| 十八禁国产超污无遮挡网站| 此物有八面人人有两片| 毛片一级片免费看久久久久| 简卡轻食公司| 久久精品国产亚洲av涩爱 | 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 欧美最新免费一区二区三区| 最近视频中文字幕2019在线8| 十八禁国产超污无遮挡网站| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 日本欧美国产在线视频| 91精品三级在线观看| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 少妇 在线观看| 久久久国产精品麻豆| 男女边吃奶边做爰视频| 久久精品国产亚洲av天美| 日韩一本色道免费dvd| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 国产精品国产av在线观看| 美女国产视频在线观看| 日韩亚洲欧美综合| 亚洲成色77777| 久久综合国产亚洲精品| 国产日韩欧美在线精品| 日本色播在线视频| 熟女人妻精品中文字幕| 最近中文字幕2019免费版| 国产高清有码在线观看视频| 日韩一区二区视频免费看| 亚洲怡红院男人天堂| 免费看av在线观看网站| 满18在线观看网站| 精品少妇内射三级| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产精品人妻久久久影院| 欧美 日韩 精品 国产| 国产极品天堂在线| 热99国产精品久久久久久7| 免费看不卡的av| 69精品国产乱码久久久| 午夜激情av网站| 高清视频免费观看一区二区| 黑人高潮一二区| 一边摸一边做爽爽视频免费| 免费大片黄手机在线观看| 天美传媒精品一区二区| 亚洲av在线观看美女高潮| 满18在线观看网站| 最近中文字幕高清免费大全6| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 最黄视频免费看| 国产 精品1| 免费观看av网站的网址| 日日摸夜夜添夜夜爱| 国产精品99久久久久久久久| 国产精品人妻久久久影院| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 欧美日韩成人在线一区二区| av女优亚洲男人天堂| 久久女婷五月综合色啪小说| 精品少妇久久久久久888优播| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 爱豆传媒免费全集在线观看| 亚洲人成网站在线播| 欧美精品一区二区免费开放| 日韩一区二区三区影片| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 色婷婷久久久亚洲欧美| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 青春草亚洲视频在线观看| h视频一区二区三区| 中国三级夫妇交换| 国产深夜福利视频在线观看| 这个男人来自地球电影免费观看 | 在线观看美女被高潮喷水网站| 男人添女人高潮全过程视频| 搡女人真爽免费视频火全软件| 99热全是精品| 亚洲精品aⅴ在线观看| 美女福利国产在线| 欧美激情国产日韩精品一区| 午夜久久久在线观看| 秋霞伦理黄片| 欧美国产精品一级二级三级| 免费少妇av软件| 国产精品免费大片| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 精品国产乱码久久久久久小说| 亚洲人与动物交配视频| 边亲边吃奶的免费视频| 午夜91福利影院| 亚洲国产日韩一区二区| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 色94色欧美一区二区| 观看美女的网站| a级片在线免费高清观看视频| 爱豆传媒免费全集在线观看| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 亚洲熟女精品中文字幕| 51国产日韩欧美| 国产精品 国内视频| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲av日韩在线播放| 99久久精品国产国产毛片| 九九在线视频观看精品| 午夜91福利影院| 免费高清在线观看日韩| 99久久综合免费| 性高湖久久久久久久久免费观看| 久久 成人 亚洲| 伦理电影大哥的女人| 国产免费视频播放在线视频| 成年人免费黄色播放视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 亚洲精品视频女| 亚洲欧美一区二区三区国产| 高清黄色对白视频在线免费看| 亚洲四区av| 免费观看av网站的网址| 婷婷色综合www| 全区人妻精品视频| 丰满少妇做爰视频| 国产熟女欧美一区二区| 我要看黄色一级片免费的| 亚洲成人av在线免费| 性色avwww在线观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 美女内射精品一级片tv| .国产精品久久| av电影中文网址| 你懂的网址亚洲精品在线观看| av不卡在线播放| 三级国产精品欧美在线观看| 丝袜脚勾引网站| 久久免费观看电影| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 视频在线观看一区二区三区| 简卡轻食公司| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 亚洲精品一二三| 一级毛片电影观看| 成人午夜精彩视频在线观看| 大码成人一级视频| 涩涩av久久男人的天堂| www.色视频.com| 亚洲图色成人| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 中文欧美无线码| 欧美 日韩 精品 国产| 国产 一区精品| av电影中文网址| 国产在线免费精品| 男男h啪啪无遮挡| 成人亚洲欧美一区二区av| 丰满少妇做爰视频| 你懂的网址亚洲精品在线观看| av不卡在线播放| 两个人的视频大全免费| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产黄色免费在线视频| 国产精品久久久久久精品古装|