• <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 ?

    支持向量機(jī)的研究與應(yīng)用

    2015-10-21 16:40:47李卓文宋金朋
    基層建設(shè) 2015年36期
    關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)分類

    李卓文 宋金朋

    新鄉(xiāng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河南新鄉(xiāng) 473000

    摘要:支持向量機(jī)是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,由于其出色的學(xué)習(xí)性能,該技術(shù)已成為當(dāng)前國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)界的研究熱點(diǎn)。對(duì)SVM訓(xùn)練算法的最新研究成果進(jìn)行了綜述,著重說(shuō)明了各種的算法的思路和優(yōu)缺點(diǎn)??偨Y(jié)了支持向量機(jī)理論及其應(yīng)用的現(xiàn)狀,對(duì)支持向量機(jī)的未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

    關(guān)鍵詞:支持向量機(jī);訓(xùn)練算法;分類

    Abstract:Support Vector Machines are a kind of novel machine learning methods,which have become the hotspot of machine learning because of their excellent learning performance.This paper made a summarize of the new pro gress in the SVM training of algorithm,focused on the ideas of various algorithms,pointed out the advantages and disadvantages of them.The status quo of SVM theory and its applications are summarized and the future development direction of SVM theory is expected.

    Keywords:Support vector machine;raining algrithm;categorizing;

    支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是Vapnik等1995年提出的一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論[1]的模式識(shí)別方法。它在解決小樣本、非線性和高維模式識(shí)別問(wèn)題中具有特有的優(yōu)勢(shì),且在某種程度上克服了維數(shù)災(zāi)難和過(guò)度學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)難題,另其具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)、簡(jiǎn)明的數(shù)學(xué)模型,使得支持向量機(jī)自提出以來(lái)受到廣泛的關(guān)注,并取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。

    1 支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法

    (1)塊算法與分解算法

    塊算法(chunking algorithm)[2]最早是由Boser等人提出來(lái)的。它的出發(fā)點(diǎn)是刪除矩陣中對(duì)應(yīng)于Lagrange乘子為零的行和列不會(huì)對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生影響。對(duì)于給定的樣本,塊算法的目標(biāo)就是通過(guò)某種迭代方式逐步排除非支持向量。塊算法將矩陣的規(guī)模從訓(xùn)練樣本數(shù)的平方減少到具有非零Lagrange乘子的樣本數(shù)的平方,從而降低了訓(xùn)練過(guò)程對(duì)存儲(chǔ)容量的要求。這種方法只要支持向量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于訓(xùn)練樣本。但是,隨著算法迭代次數(shù)的增多,訓(xùn)練樣本集規(guī)模也會(huì)越來(lái)越大,算法依舊會(huì)變得十分復(fù)雜。

    Osuna等人提出的分解算法(decomposition a1.gorithm)[3],是目前有效解決大規(guī)模問(wèn)題的主要方法。主要思想是將訓(xùn)練樣本分成工作集 B 和非工作集 N,并保持大小不變。該算法的關(guān)鍵是如何最優(yōu)的選取工作集B。Joachims利用SVMlight提高算法收斂速度,是目前設(shè)計(jì)SVM分類器的重要軟件。

    除了分解算法,還有Huber近似算法、多拉格朗日乘子協(xié)同優(yōu)化算法|、剪枝算法等SVM的求解方法。

    (2)序貫最小優(yōu)化算法

    由Platt提出的序列最小優(yōu)化(sequential mini—real optimization,SMO)[4]算法是分解算法是針對(duì)工作集的個(gè)數(shù)為2的特殊情形,即SMO把一個(gè)大的優(yōu)化問(wèn)題分解成一系列只含兩個(gè)變量的優(yōu)化問(wèn)題。兩個(gè)變量的最優(yōu)化問(wèn)題可以解析求解,因而不需要迭代地求解二次規(guī)劃問(wèn)題。對(duì)分類SMO算法,Keerthi等人修正了優(yōu)化條件,并針對(duì)經(jīng)驗(yàn)方法提出兩個(gè)改進(jìn)措施,以保證算法收斂和減少迭代次數(shù)。隨后Keerthi等人引提出了廣義SMO(generalized SMO,GSMO)算法,利用違反對(duì)的概念確定工作集,指出前面兩種改進(jìn)都是GSMO的特例,并證明,對(duì)任意的t﹥0以τ違反對(duì)為工作集,則GSMO算法有限終止,得到優(yōu)化問(wèn)題的τ近似優(yōu)化解.Lin對(duì)SMO算法的漸進(jìn)收斂性進(jìn)行了證明。

    (3)模糊支持向量機(jī)

    模糊支持向量機(jī)(Fuzzy SVM,F(xiàn)SVM)算法將模糊邏輯的方法與支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,該算法給每個(gè)訓(xùn)練樣本都賦與相應(yīng)的模糊隸屬度,這樣不同的樣本對(duì)決策函數(shù)的學(xué)習(xí)有不同的貢獻(xiàn),可以降低噪聲對(duì)最優(yōu)超平面的影響。

    (4)粒度支持向量機(jī)[ 5]

    粒度支持向量機(jī)是Y.C.Tang提出的一種新的訓(xùn)練算法,其主要思想是通過(guò)粒劃分來(lái)構(gòu)建粒空間獲得一系列信息粒,然后在每個(gè)信息粒上進(jìn)行學(xué)習(xí),最后通過(guò)聚合信息粒上的信息(如數(shù)據(jù)、規(guī)則、知識(shí)、屬性等)獲得最終的SVM 決策函數(shù)。如何進(jìn)行粒度劃分是粒度支持向量機(jī)研究的主要問(wèn)題。目前,主要有基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的粒度支持向量機(jī),利用聚類方法對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行粒度劃分的基于聚類的粒度支持向量機(jī),基于商空間的粒度支持向量機(jī)的基本思想是首先對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行粗粒度的選擇SV,去除一部分對(duì)構(gòu)造最優(yōu)分類超平面無(wú)用的樣本點(diǎn),然后再對(duì)粗選后的樣本進(jìn)行細(xì)粒度的 SV 訓(xùn)練。此外還有基于樹(shù)形層次結(jié)構(gòu)的粒度支持向量機(jī)等。

    (5)多分類支持向量機(jī)

    SVM起初主要是針對(duì)兩類問(wèn)題的分類,為了滿足現(xiàn)實(shí)生活應(yīng)用中多分類問(wèn)題,需要構(gòu)造多類 SVM 分類器,目前多分類支持向量機(jī)算法的思路主要有兩種:

    (1)在經(jīng)典 SVM 的基礎(chǔ)上對(duì)其目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)造多分類模型,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多分類問(wèn)題。這種方法為一次性求解法,由于其計(jì)算復(fù)雜度比較高,在實(shí)際應(yīng)用中效率低,所以并不常用。

    (2)將多分類問(wèn)題歸結(jié)為多個(gè)兩分類問(wèn)題,常用的算法主要有一對(duì)多[6-7]、一對(duì)一[8-9]、導(dǎo)向無(wú)環(huán)圖[10]、二叉樹(shù)[11]四種。文獻(xiàn)[12]對(duì)這四種算法分別進(jìn)行了詳細(xì)的描述,在訓(xùn)練復(fù)雜度、測(cè)試復(fù)雜度和分類準(zhǔn)確率方面作了理論分析,并利用數(shù)據(jù)對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。分析得出,導(dǎo)向無(wú)環(huán)圖的分類性能最優(yōu),一對(duì)一的分類性能次之,二叉樹(shù)的分類性能較差,一對(duì)多的分類性能最差;在訓(xùn)練和測(cè)試耗時(shí)方面,二叉樹(shù)耗時(shí)最短,導(dǎo)向無(wú)環(huán)圖次之,一對(duì)一和一對(duì)多的耗時(shí)相對(duì)較長(zhǎng)。

    2 支持向量機(jī)的應(yīng)用及發(fā)展方向

    支持向量機(jī)理論自提出以來(lái),在各種應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,并在模式識(shí)別領(lǐng)域已經(jīng)得到成功應(yīng)用。在模式識(shí)別領(lǐng)域,SVM 方法主要應(yīng)用于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人臉檢測(cè)與識(shí)別、文本分類等方面。

    支持向量機(jī)在生物信息領(lǐng)域,如蛋白質(zhì)的分類和 DNA 分析等,取得了較好結(jié)果。此外,支持向量機(jī)還應(yīng)用于時(shí)間序列分析、回歸分析、聚類分析、動(dòng)態(tài)圖像的人臉跟蹤、信號(hào)處理、語(yǔ)音識(shí)別、圖像分類和控制系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域。

    盡管國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)支持向量機(jī)的理論與算法開(kāi)展了許多有效的研究工作,但是其算法研究中還有很多尚未解決的問(wèn)題。

    (1)如何徹底解決大樣本時(shí)訓(xùn)練算法速度慢、算法復(fù)雜、運(yùn)算量大等缺點(diǎn);

    (2)SVM 自選參數(shù)目前尚缺乏結(jié)構(gòu)化方法來(lái)實(shí)現(xiàn)參數(shù)的最優(yōu)選擇,

    (3)訓(xùn)練樣本中數(shù)據(jù)含有不確定性以及噪聲時(shí)的 SVM 理論性能,即 SVM 理論的魯棒性問(wèn)題是值得研究的重點(diǎn)課題。

    結(jié)束語(yǔ)

    本文主要介紹了現(xiàn)有的SVM 訓(xùn)練算法,著重說(shuō)明了各種的算法的思路和優(yōu)缺點(diǎn).當(dāng)前對(duì)SVM的研究方興未艾,訓(xùn)練算法的研究方向主要是確定不同的優(yōu)化目標(biāo),根據(jù)KKT 約束優(yōu)化條件尋找大規(guī)模訓(xùn)練樣本下的實(shí)用算法;應(yīng)用方向主要是為模式識(shí)別時(shí)的多類問(wèn)題尋找好的算法和解決訓(xùn)練樣本規(guī)模和訓(xùn)練速度之間的矛盾、解決支持向量樹(shù)木和分類速度之間的矛盾。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的機(jī)理分析和試驗(yàn)分析,探索和拓寬SVM新的應(yīng)用領(lǐng)域,使其成為更有發(fā)展前途的新技術(shù)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Vapnik V N.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論[ M ].許建華,張學(xué)工,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2009.

    [2] 吳德會(huì).基于多分類支持向量機(jī)的智能輔助質(zhì)量診斷研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2009,21(6):1689-1693.

    猜你喜歡
    支持向量機(jī)分類
    分類算一算
    垃圾分類的困惑你有嗎
    大眾健康(2021年6期)2021-06-08 19:30:06
    分類討論求坐標(biāo)
    數(shù)據(jù)分析中的分類討論
    教你一招:數(shù)的分類
    基于改進(jìn)支持向量機(jī)的船舶縱搖預(yù)報(bào)模型
    基于SVM的煙草銷售量預(yù)測(cè)
    動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的視覺(jué)目標(biāo)識(shí)別方法分析
    論提高裝備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的方法途徑
    基于熵技術(shù)的公共事業(yè)費(fèi)最優(yōu)組合預(yù)測(cè)
    亚洲久久久国产精品| 国产精品人妻久久久影院| 亚洲三区欧美一区| 久久久久久久久久久久大奶| 久久 成人 亚洲| 久久精品国产亚洲av高清一级| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 欧美日韩精品网址| 一级片免费观看大全| 欧美日韩精品网址| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 国产极品天堂在线| 飞空精品影院首页| 久久综合国产亚洲精品| 成年美女黄网站色视频大全免费| 国产精品蜜桃在线观看| 大片电影免费在线观看免费| 成年动漫av网址| 亚洲三区欧美一区| av又黄又爽大尺度在线免费看| 在线观看www视频免费| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 国产成人精品久久久久久| 免费黄频网站在线观看国产| 一级片'在线观看视频| 成人国语在线视频| 1024香蕉在线观看| 在现免费观看毛片| 校园人妻丝袜中文字幕| 街头女战士在线观看网站| 国产精品久久久av美女十八| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 国产精品国产av在线观看| 一边亲一边摸免费视频| 伊人久久国产一区二区| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲美女视频黄频| 国产极品天堂在线| 色网站视频免费| 午夜精品国产一区二区电影| 人妻人人澡人人爽人人| 国精品久久久久久国模美| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 精品酒店卫生间| 久久久欧美国产精品| 999精品在线视频| 精品少妇一区二区三区视频日本电影 | 欧美av亚洲av综合av国产av | 2018国产大陆天天弄谢| 少妇被粗大的猛进出69影院| 精品亚洲成a人片在线观看| 99久国产av精品国产电影| 一级毛片 在线播放| 99re6热这里在线精品视频| 青春草国产在线视频| 精品一区在线观看国产| 女人久久www免费人成看片| 9热在线视频观看99| 国产精品亚洲av一区麻豆 | av天堂久久9| 中文字幕制服av| 亚洲国产欧美一区二区综合| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 香蕉丝袜av| 男男h啪啪无遮挡| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久热爱精品视频在线9| 男人操女人黄网站| 亚洲熟女毛片儿| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲成人免费av在线播放| 中文字幕av电影在线播放| 在线观看三级黄色| 免费在线观看黄色视频的| 少妇被粗大的猛进出69影院| 午夜福利视频精品| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| e午夜精品久久久久久久| 18禁观看日本| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 男人舔女人的私密视频| 午夜av观看不卡| 男女午夜视频在线观看| av免费观看日本| 亚洲国产精品国产精品| 日韩av免费高清视频| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 国产极品粉嫩免费观看在线| 精品免费久久久久久久清纯 | 国产成人免费观看mmmm| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 国产深夜福利视频在线观看| av福利片在线| 色精品久久人妻99蜜桃| 在线天堂中文资源库| 国产亚洲一区二区精品| 欧美另类一区| 操美女的视频在线观看| 满18在线观看网站| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品一区二区三卡| 男人舔女人的私密视频| 国产精品一二三区在线看| 欧美 日韩 精品 国产| 伊人久久国产一区二区| 两个人免费观看高清视频| 欧美人与善性xxx| 中文字幕人妻丝袜制服| 国产免费现黄频在线看| 男人操女人黄网站| 午夜久久久在线观看| 欧美另类一区| 超碰成人久久| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| xxx大片免费视频| 亚洲欧美精品自产自拍| 一二三四在线观看免费中文在| 交换朋友夫妻互换小说| 一区二区三区激情视频| 少妇被粗大猛烈的视频| 波野结衣二区三区在线| 亚洲图色成人| 亚洲精品久久午夜乱码| 日韩伦理黄色片| 人成视频在线观看免费观看| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 欧美黑人欧美精品刺激| 精品人妻在线不人妻| 国产一区有黄有色的免费视频| 热99国产精品久久久久久7| 午夜日韩欧美国产| 久久青草综合色| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 亚洲天堂av无毛| 成年女人毛片免费观看观看9 | 国产精品亚洲av一区麻豆 | 狠狠精品人妻久久久久久综合| 涩涩av久久男人的天堂| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| videosex国产| 欧美在线一区亚洲| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 精品国产乱码久久久久久小说| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 精品一区二区免费观看| 亚洲五月色婷婷综合| 国产爽快片一区二区三区| 久久久精品免费免费高清| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 色精品久久人妻99蜜桃| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 国产人伦9x9x在线观看| 老司机在亚洲福利影院| av在线播放精品| 亚洲三区欧美一区| 国产日韩欧美在线精品| 九草在线视频观看| 91aial.com中文字幕在线观看| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 国产视频首页在线观看| 久久精品国产综合久久久| av女优亚洲男人天堂| 在线观看www视频免费| 日本欧美视频一区| 成人免费观看视频高清| 精品免费久久久久久久清纯 | 赤兔流量卡办理| 欧美激情 高清一区二区三区| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 水蜜桃什么品种好| 欧美亚洲日本最大视频资源| 成人午夜精彩视频在线观看| 香蕉丝袜av| 亚洲一区二区三区欧美精品| 一边亲一边摸免费视频| 老司机影院成人| 成年av动漫网址| 国产精品国产av在线观看| 免费观看人在逋| 少妇被粗大猛烈的视频| 欧美少妇被猛烈插入视频| 大片免费播放器 马上看| 免费日韩欧美在线观看| 精品亚洲成a人片在线观看| 另类亚洲欧美激情| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 99香蕉大伊视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 91精品国产国语对白视频| 热99国产精品久久久久久7| 亚洲av综合色区一区| videos熟女内射| 国产精品久久久人人做人人爽| 波野结衣二区三区在线| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 午夜久久久在线观看| 2021少妇久久久久久久久久久| 亚洲国产精品国产精品| 色94色欧美一区二区| 大陆偷拍与自拍| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 黄色怎么调成土黄色| 亚洲一区中文字幕在线| 在线观看一区二区三区激情| 午夜福利免费观看在线| 日本午夜av视频| 亚洲成国产人片在线观看| 国产av国产精品国产| 黄色毛片三级朝国网站| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 欧美97在线视频| 在线天堂最新版资源| 日本av免费视频播放| 午夜久久久在线观看| 又黄又粗又硬又大视频| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 国产不卡av网站在线观看| 欧美激情高清一区二区三区 | 久久97久久精品| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产亚洲欧美精品永久| 精品卡一卡二卡四卡免费| 少妇的丰满在线观看| 激情五月婷婷亚洲| 老司机深夜福利视频在线观看 | 水蜜桃什么品种好| 国产精品蜜桃在线观看| 亚洲精品国产av蜜桃| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 国产成人系列免费观看| 人妻一区二区av| 国产精品.久久久| 亚洲人成77777在线视频| 尾随美女入室| 亚洲,欧美,日韩| 国产成人精品福利久久| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲人成77777在线视频| 久久99一区二区三区| 亚洲精品aⅴ在线观看| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 日韩伦理黄色片| 亚洲国产av影院在线观看| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲国产成人一精品久久久| 亚洲人成77777在线视频| 婷婷色综合大香蕉| 9色porny在线观看| 国产乱来视频区| 国产午夜精品一二区理论片| 丝袜人妻中文字幕| 国产片内射在线| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 热99久久久久精品小说推荐| 久久99精品国语久久久| 2018国产大陆天天弄谢| 欧美日韩精品网址| 亚洲视频免费观看视频| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 欧美黑人精品巨大| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 日韩制服骚丝袜av| 国产1区2区3区精品| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 欧美av亚洲av综合av国产av | 亚洲熟女精品中文字幕| 老司机影院成人| 国产欧美亚洲国产| av网站在线播放免费| 麻豆乱淫一区二区| 精品免费久久久久久久清纯 | 黄色 视频免费看| 久久精品国产亚洲av高清一级| 天美传媒精品一区二区| 欧美黑人精品巨大| 亚洲精品乱久久久久久| 韩国精品一区二区三区| 国产黄频视频在线观看| 在线 av 中文字幕| 欧美黄色片欧美黄色片| 国产精品人妻久久久影院| 久久人人爽人人片av| 欧美在线黄色| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 欧美日韩一级在线毛片| 日日爽夜夜爽网站| 欧美日韩亚洲高清精品| 在线天堂中文资源库| 国产极品粉嫩免费观看在线| 又黄又粗又硬又大视频| 国产xxxxx性猛交| 亚洲av电影在线进入| 亚洲免费av在线视频| 无限看片的www在线观看| 悠悠久久av| 亚洲成人av在线免费| 看非洲黑人一级黄片| 午夜福利视频精品| 超碰97精品在线观看| 一级爰片在线观看| 成人毛片60女人毛片免费| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 精品少妇久久久久久888优播| 一区二区三区激情视频| 亚洲人成网站在线观看播放| 日韩大码丰满熟妇| 精品少妇久久久久久888优播| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 欧美av亚洲av综合av国产av | 黄片播放在线免费| 欧美乱码精品一区二区三区| 亚洲伊人色综图| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 少妇被粗大猛烈的视频| av国产久精品久网站免费入址| 成年av动漫网址| 成人亚洲欧美一区二区av| 777米奇影视久久| 亚洲一区中文字幕在线| 亚洲视频免费观看视频| 男的添女的下面高潮视频| svipshipincom国产片| 国产黄色视频一区二区在线观看| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 久久久久久久久久久久大奶| 欧美国产精品一级二级三级| 999精品在线视频| 90打野战视频偷拍视频| 日韩中文字幕视频在线看片| 99久国产av精品国产电影| 国产一区有黄有色的免费视频| 香蕉丝袜av| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 午夜日韩欧美国产| 两个人免费观看高清视频| 尾随美女入室| 18在线观看网站| 中国国产av一级| 一二三四在线观看免费中文在| 国产一卡二卡三卡精品 | 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | av福利片在线| 亚洲精品,欧美精品| 看免费av毛片| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 下体分泌物呈黄色| 国产精品久久久av美女十八| 1024视频免费在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 国产av码专区亚洲av| 多毛熟女@视频| 欧美精品亚洲一区二区| 亚洲在久久综合| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 日韩欧美精品免费久久| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 国产精品 国内视频| av网站免费在线观看视频| 欧美久久黑人一区二区| 91aial.com中文字幕在线观看| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 天天影视国产精品| 99精国产麻豆久久婷婷| 亚洲国产中文字幕在线视频| 久久久久久免费高清国产稀缺| 亚洲在久久综合| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 老司机在亚洲福利影院| 少妇被粗大的猛进出69影院| 免费在线观看黄色视频的| 午夜福利影视在线免费观看| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 国产精品无大码| 一二三四中文在线观看免费高清| 免费看av在线观看网站| 最近中文字幕2019免费版| 国产成人啪精品午夜网站| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 亚洲一区中文字幕在线| 1024香蕉在线观看| 日本色播在线视频| 黄色怎么调成土黄色| 999精品在线视频| 亚洲人成77777在线视频| 精品人妻一区二区三区麻豆| 亚洲欧美激情在线| 在线天堂最新版资源| 2018国产大陆天天弄谢| 女性被躁到高潮视频| 亚洲国产日韩一区二区| 久久久国产一区二区| 最近的中文字幕免费完整| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产 一区精品| 我要看黄色一级片免费的| 热99久久久久精品小说推荐| 观看av在线不卡| 黑人欧美特级aaaaaa片| 亚洲国产精品国产精品| 又大又爽又粗| 我的亚洲天堂| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 看免费av毛片| 精品一品国产午夜福利视频| 黄片无遮挡物在线观看| 观看av在线不卡| 男女边吃奶边做爰视频| 久热爱精品视频在线9| 国产av一区二区精品久久| 一级片免费观看大全| 黄色怎么调成土黄色| 丁香六月天网| a级毛片在线看网站| 美女福利国产在线| 国产淫语在线视频| 国产精品无大码| 亚洲欧美清纯卡通| 亚洲精品一二三| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 老司机影院成人| 91精品三级在线观看| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 日韩一区二区三区影片| 色网站视频免费| 丰满迷人的少妇在线观看| 91成人精品电影| 最新在线观看一区二区三区 | 国产精品99久久99久久久不卡 | 亚洲国产欧美日韩在线播放| 精品国产乱码久久久久久小说| 日韩中文字幕欧美一区二区 | 日韩,欧美,国产一区二区三区| 日本vs欧美在线观看视频| 色婷婷久久久亚洲欧美| 亚洲国产看品久久| 69精品国产乱码久久久| 水蜜桃什么品种好| 国产av码专区亚洲av| 久久免费观看电影| 777米奇影视久久| 一边摸一边做爽爽视频免费| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产麻豆69| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 欧美 亚洲 国产 日韩一| 亚洲,欧美精品.| 色吧在线观看| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 免费观看av网站的网址| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产野战对白在线观看| 亚洲国产av影院在线观看| 亚洲国产欧美网| h视频一区二区三区| 婷婷色综合大香蕉| av国产久精品久网站免费入址| 国产又爽黄色视频| 日韩av在线免费看完整版不卡| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 欧美成人精品欧美一级黄| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 日日摸夜夜添夜夜爱| 亚洲图色成人| a级毛片在线看网站| 成人影院久久| 欧美成人午夜精品| 国产高清不卡午夜福利| 人人妻人人澡人人看| 亚洲熟女毛片儿| 制服丝袜香蕉在线| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 国产xxxxx性猛交| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 韩国av在线不卡| 香蕉丝袜av| 国产av国产精品国产| av视频免费观看在线观看| 成人国产麻豆网| 97人妻天天添夜夜摸| 人体艺术视频欧美日本| 亚洲精品久久午夜乱码| 婷婷成人精品国产| 男的添女的下面高潮视频| 高清欧美精品videossex| 成年美女黄网站色视频大全免费| 一二三四在线观看免费中文在| 久久性视频一级片| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 色婷婷av一区二区三区视频| 亚洲第一av免费看| 久久ye,这里只有精品| 亚洲精品美女久久av网站| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 久久久国产精品麻豆| 无限看片的www在线观看| 天堂中文最新版在线下载| 狂野欧美激情性bbbbbb| 欧美精品一区二区免费开放| 99久久人妻综合| 国产97色在线日韩免费| 精品人妻在线不人妻| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产成人精品在线电影| 日本欧美国产在线视频| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 激情视频va一区二区三区| 婷婷色麻豆天堂久久| 亚洲一区中文字幕在线| 免费高清在线观看日韩| 国产人伦9x9x在线观看| 男女午夜视频在线观看| 电影成人av| 久久久久久久精品精品| 精品人妻一区二区三区麻豆| 久久99精品国语久久久| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 日韩一区二区视频免费看| 在线观看免费午夜福利视频| 高清欧美精品videossex| 欧美黑人欧美精品刺激| 日韩大片免费观看网站| 秋霞在线观看毛片| 午夜福利,免费看| 成人手机av| 午夜激情av网站| 99国产综合亚洲精品| av在线播放精品| 亚洲成人国产一区在线观看 | 七月丁香在线播放| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产成人欧美| 91aial.com中文字幕在线观看| 国产乱来视频区| 这个男人来自地球电影免费观看 | 中文天堂在线官网| 在现免费观看毛片| 欧美xxⅹ黑人| 久久人人爽人人片av| bbb黄色大片| 日本91视频免费播放| 丰满乱子伦码专区| 国产精品.久久久| a级毛片黄视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 一级片免费观看大全| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 亚洲国产欧美在线一区| 欧美激情 高清一区二区三区| 丝袜美足系列| a级毛片在线看网站| 午夜精品国产一区二区电影| 少妇的丰满在线观看| 人妻 亚洲 视频| 丁香六月欧美| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 秋霞在线观看毛片| 日韩制服骚丝袜av| 精品一品国产午夜福利视频| 国精品久久久久久国模美| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 国产精品二区激情视频| 中文字幕av电影在线播放| 国产欧美亚洲国产| 黑人欧美特级aaaaaa片| 午夜福利一区二区在线看| 国产精品三级大全| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 大片电影免费在线观看免费| 波多野结衣av一区二区av| 亚洲美女视频黄频| 久久青草综合色| 热99久久久久精品小说推荐| 高清av免费在线| 国产乱人偷精品视频| 黄片无遮挡物在线观看| 中国国产av一级| av在线app专区| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 一区二区三区四区激情视频| 久久99热这里只频精品6学生| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 十八禁人妻一区二区| av卡一久久| 亚洲久久久国产精品| 久久影院123| 久久毛片免费看一区二区三区| 少妇的丰满在线观看| 久久久久久人妻| 男人操女人黄网站| 国产精品一二三区在线看| 亚洲一区二区三区欧美精品| 下体分泌物呈黄色| 精品免费久久久久久久清纯 | 色吧在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 大香蕉久久成人网| 99久国产av精品国产电影| 最新的欧美精品一区二区| 咕卡用的链子|