• <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 ?

    面向非平衡數(shù)據(jù)分類的概率過抽樣過濾方法

    2020-06-05 01:11:14孟慶鵬田開嚴(yán)
    雷達(dá)與對抗 2020年1期
    關(guān)鍵詞:吉布斯分類器標(biāo)簽

    孟慶鵬,田開嚴(yán),張 恒

    (1.海軍裝備部駐南京地區(qū)第二軍事代表室,南京 211153;2.中國船舶集團(tuán)有限公司第八研究院,南京 211153)

    0 引 言

    非平衡數(shù)據(jù)分類問題是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,近年來越來越受到研究者的關(guān)注,如自然災(zāi)害、癌癥基因表達(dá)、虛假信用卡交易、電信詐騙、雷達(dá)干擾識別、雷達(dá)孤立雜波點(diǎn)剔除等。非平衡數(shù)據(jù)集中某些類樣本數(shù)量顯著多于另外一些類樣本數(shù)量,在二分類問題中常把數(shù)據(jù)量較多的類稱作多數(shù)類數(shù)據(jù)(負(fù)類),數(shù)據(jù)量較少的類稱作少數(shù)類數(shù)據(jù)(正類)。這類問題有一個(gè)共同的特點(diǎn),即少數(shù)類樣本信息才是關(guān)注的重點(diǎn)。關(guān)于類不平衡問題的解決方法可以分為3類,它們分別是數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、代價(jià)敏感方法和算法級方法。

    本文提出面向非平衡數(shù)據(jù)分類的概率過抽樣過濾方法。通過概率過抽樣方法處理非平衡數(shù)據(jù)集,考慮數(shù)據(jù)真實(shí)概率分布,使得重抽樣的數(shù)據(jù)更具代表性,符合數(shù)據(jù)規(guī)律。再通過基于非合作博弈理論的過濾方法將獲得的少數(shù)類合成數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)識別,使其獲得最可能的類標(biāo)簽,進(jìn)而去除非本類數(shù)據(jù),消除數(shù)據(jù)重疊,獲得更高質(zhì)量的少數(shù)類合成數(shù)據(jù)。最后,建立模型的分類性能得到有效提高。

    1 快速收斂吉布斯抽樣

    快速收斂吉布斯[1](RApidy COnverging Gibbs ,RACOG)抽樣通過Chow-Liu[2]算法近似少數(shù)類數(shù)據(jù)的概率分布,使用吉布斯(Gibbs)抽樣生成新的少數(shù)類數(shù)據(jù)。RACOG通過賦值隨機(jī)變量的初始值來加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)的吉布斯抽樣。一般情況下,吉布斯抽樣的隨機(jī)變量初始值是從屬性的狀態(tài)空間隨機(jī)選擇。RACOG將少數(shù)類數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始樣本的集合,然后為每個(gè)少數(shù)類數(shù)據(jù)執(zhí)行吉布斯抽樣。它產(chǎn)生多個(gè)馬爾科夫鏈(Markov Chains)。每個(gè)鏈由不同的少數(shù)類樣本開始,不像傳統(tǒng)的吉布斯抽樣產(chǎn)生一個(gè)很長的馬爾科夫鏈。它的初始值從少數(shù)類樣本直接選擇,在產(chǎn)生新數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)現(xiàn)更快的收斂。

    (1)

    吉布斯抽樣取決于兩個(gè)重要因素,一個(gè)是為了實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的分布來生成樣本的迭代數(shù)量,另一個(gè)是從馬爾科夫鏈丟棄的連續(xù)樣本的數(shù)量。

    2 面向非平衡數(shù)據(jù)分類的概率過抽樣過濾方法

    博弈理論是關(guān)于策略決策或相互作用的決策研究。博弈分為多種類型,如合作的和非合作的、對稱的和非對稱等類型。非合作類型的博弈用于處理單個(gè)理性決策者之間的相互作用。博弈包括玩家(Players)的集合,對于每個(gè)玩家可用策略集合以及每個(gè)組合策略的收益(Payoffs)。

    (2)

    (3)

    其中,α是控制增長率的常量,將具有最高概率的策略作為其類標(biāo)簽。

    算法1 RACOG+F算法Input: 非平衡數(shù)據(jù)集D,迭代的數(shù)量hOutput: 非平衡數(shù)據(jù)集分類指標(biāo)1 初始化相關(guān)參數(shù);2 通過Chow-Liu算法構(gòu)建相依樹來近似少數(shù)類樣本DI的離散概率分布;3 while{t

    將近似概率分布中抽樣合成的新少數(shù)類數(shù)據(jù)合并到DN中。為了實(shí)現(xiàn)對合成數(shù)據(jù)DN的進(jìn)一步過濾故將其作為未帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)。將未帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)DN和原始數(shù)據(jù)D作為兩種不同類型的玩家,數(shù)據(jù)的類標(biāo)簽作為每個(gè)玩家的可用策略Si={I,A}。對于DN中的i玩家來說,通過歐氏距離從數(shù)據(jù)集{D∪DN}中計(jì)算它的k個(gè)最近鄰居Dk。為了既不丟失算法精度又使算法快速執(zhí)行,本文將最近鄰數(shù)量k設(shè)定為5,即每個(gè)玩家的5個(gè)鄰居玩家。將i和它的5個(gè)鄰居玩家相互作用通過公式(2)計(jì)算收益ui(x),收益為i與每個(gè)鄰居玩家作用收益的總和是玩家i的總體收益。

    (4)

    將具有最高概率的策略作為i玩家選擇的策略,即最可能的類標(biāo)簽。將此過程迭代進(jìn)行,找到DN中所有樣本的最可能類標(biāo)簽,將非本類樣本去除,以此來過濾合成數(shù)據(jù)DN,得到高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)。將過濾后的DN合并到原始數(shù)據(jù)集D={DI∪DA∪DN},分別通過CART和SVM為D建立模型獲得分類性能。基于非合作博弈理論的過濾方法可以對合成少數(shù)類數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)識別,進(jìn)化學(xué)習(xí)獲得合成少數(shù)類數(shù)據(jù)最可能的類標(biāo)簽,找到合成數(shù)據(jù)中的非本類數(shù)據(jù),將其去除獲得“純凈”的合成少數(shù)類數(shù)據(jù)DN,減少數(shù)據(jù)重疊。

    3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

    為了評估提出的RACOG+F與原始過抽樣方法的分類性能,實(shí)驗(yàn)采取了CART和SVM作為基分類器。全部的實(shí)驗(yàn)采取5折交叉驗(yàn)證作為驗(yàn)證和測試方法,每個(gè)數(shù)據(jù)集的分類結(jié)果用這5次的均值和標(biāo)準(zhǔn)差表示。

    3.1 數(shù)據(jù)集

    實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)來自KEEL數(shù)據(jù)庫。表1展示了實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)集的特征,包括數(shù)據(jù)集名稱、樣本數(shù)、屬性數(shù)、少數(shù)類樣本數(shù)和非平衡率。

    表1 數(shù)據(jù)集

    3.2 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    為了在評價(jià)性能時(shí)更多地關(guān)注少數(shù)類數(shù)據(jù),本文使用F-measure(精度和召回率的調(diào)和均值)、G-mean(靈敏度和特效性積的平方根)、AUC(真正率相對于假正率的差異)3個(gè)評價(jià)指標(biāo)來驗(yàn)證和比較各個(gè)算法。通過表2展示的混淆矩陣可以得到正確或錯(cuò)誤分類某類數(shù)據(jù)的情況。

    表2 二分類問題混淆矩陣

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    表3和表4展示了以CART和SVM作為基分類器各個(gè)算法在不同數(shù)據(jù)集上的不同性能值,性能評價(jià)指標(biāo)為F-measure、G-mean、AUC(分別簡寫為F.、G.、A.)。提出的方法RACOG+F的最好結(jié)果用粗體表示,每張表最后一列Filter展示了通過過濾方法過濾掉新生成的少數(shù)類數(shù)據(jù)的數(shù)量。

    表3是以CART作基分類器,RACOG+F相比于RACOG在F-measure、G-mean、AUC平均性能上分別提高了2.6%、2.8%、3%。RACOG+F方法除了在數(shù)據(jù)集haberman上都獲得了最高的性能值,優(yōu)于原始的RACOG和Baseline。而對于數(shù)據(jù)集haberman來說,RACOG+F方法的F-measure、G-mean弱于原始的RACOG方法,但AUC結(jié)果高于RACOG。在此數(shù)據(jù)集上RACOG+F雖然過濾掉了噪聲數(shù)據(jù),但也丟失了更好地建立決策樹的樣本導(dǎo)致分類結(jié)果F-measure、G-mean不好。

    表4是以SVM作基分類器,RACOG+F相比于RACOG在F-measure、G-mean、AUC平均性能上分別提高了2.6%、2.6%、2.6%。相比于原始的RACOG和Baseline, RACOG+F方法在所有的8個(gè)數(shù)據(jù)集上都獲得了最高的性能值。而對于數(shù)據(jù)集haberman來說,RACOG+F方法以SVM作為基分類器,各項(xiàng)指標(biāo)也都高于RACOG。相比于以CART做基分類器,經(jīng)過過濾處理的數(shù)據(jù)集haberman使得SVM更能獲得較好的分類超平面來分類此數(shù)據(jù)集。

    表3 CART做基分類器的不同性能值

    圖1和圖2展示了以RACOG進(jìn)行過抽樣不同方法在不同數(shù)據(jù)集上的AUC分類性能圖。從圖中可以看出,本文提出的方法RACOG+F相比于其他方法取得了較好的分類結(jié)果,是一種處理非平衡分類問題的有效方法。

    圖3展示yeast4數(shù)據(jù)集的原始散點(diǎn)圖:RACOG過抽樣方法處理數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖以及過濾方法RACOG+F處理數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖。通過散點(diǎn)圖可以明顯看出,原始數(shù)據(jù)集通過概率過抽樣方法近似其概率分布,抽樣增加了少數(shù)類數(shù)據(jù)數(shù)量,使得數(shù)據(jù)傾斜情況得到較大改善,同時(shí)也使得數(shù)據(jù)產(chǎn)生了一些“噪聲”,如少數(shù)類數(shù)據(jù)重疊在多數(shù)類數(shù)據(jù)上,使得分類邊界變得模糊。再將新的合成數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾后,可以明顯發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類的邊界更加清晰,類之間重疊減少。實(shí)驗(yàn)也證實(shí),用CART和SVM建立模型,過濾方法RACOG+F相比于基分類器分類和RACOG過抽樣方法明顯提高了F-measure、G-mean、AUC性能值。圖3從數(shù)據(jù)形態(tài)層面可以得出,使用過濾的概率過抽樣方法可以較為明顯地獲得高質(zhì)量的分類邊界,提高分類性能,這在數(shù)據(jù)指標(biāo)評價(jià)層面也得到了很好的驗(yàn)證。

    圖1 CART作基分類器的AUC值

    圖2 SVM作基分類器的AUC值

    圖3 各方法處理yeast4數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

    4 結(jié)束語

    將概率過抽樣方法合成的新少數(shù)類數(shù)據(jù)進(jìn)一步過濾,去除其中“噪聲”數(shù)據(jù)(非本類數(shù)據(jù)),得到高質(zhì)量的分類邊界,提高了非平衡數(shù)據(jù)的分類性能。概率過抽樣方法RACOG雖然近似了少數(shù)類數(shù)據(jù)原始概率分布,使得新生成的數(shù)據(jù)更能反映其真實(shí)數(shù)據(jù)規(guī)律,優(yōu)于通過簡單復(fù)制或樣本特征空間相似性來增加少數(shù)類數(shù)據(jù)數(shù)量的方法。但是,新合成的少數(shù)類數(shù)據(jù)依然存在數(shù)據(jù)重疊現(xiàn)象,將其通過基于非合作博弈理論的方法進(jìn)行預(yù)識別,去除非本類數(shù)據(jù),與原始概率過抽樣方法相比得到了更高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù),有效提高了非平衡數(shù)據(jù)集分類性能。此方法不僅使數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)形態(tài)上獲得了高質(zhì)量的分類邊界,在數(shù)據(jù)結(jié)果上也得到了很好的驗(yàn)證。

    猜你喜歡
    吉布斯分類器標(biāo)簽
    無懼標(biāo)簽 Alfa Romeo Giulia 200HP
    車迷(2018年11期)2018-08-30 03:20:32
    不害怕撕掉標(biāo)簽的人,都活出了真正的漂亮
    海峽姐妹(2018年3期)2018-05-09 08:21:02
    BP-GA光照分類器在車道線識別中的應(yīng)用
    電子測試(2018年1期)2018-04-18 11:52:35
    加權(quán)空-譜與最近鄰分類器相結(jié)合的高光譜圖像分類
    結(jié)合模糊(C+P)均值聚類和SP-V-支持向量機(jī)的TSK分類器
    鐵粉與氯氣反應(yīng)能生成二氯化鐵嗎?
    標(biāo)簽化傷害了誰
    吉布斯(Gibbs)自由能概念辨析
    學(xué)園(2015年5期)2015-10-21 19:57:08
    基于多進(jìn)制查詢樹的多標(biāo)簽識別方法
    基于LLE降維和BP_Adaboost分類器的GIS局部放電模式識別
    亚洲美女视频黄频| 2021少妇久久久久久久久久久| 亚洲国产精品一区三区| 日本午夜av视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 亚洲综合色惰| 国产熟女午夜一区二区三区| 99香蕉大伊视频| 香蕉国产在线看| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 飞空精品影院首页| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲美女搞黄在线观看| 国产精品一区二区在线观看99| 最新的欧美精品一区二区| 黄片小视频在线播放| 黑人猛操日本美女一级片| 制服人妻中文乱码| 亚洲国产色片| 久久精品国产a三级三级三级| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲成色77777| 日韩人妻精品一区2区三区| 性少妇av在线| 国产激情久久老熟女| 久久青草综合色| 日本欧美国产在线视频| 国产精品免费视频内射| av线在线观看网站| 少妇被粗大的猛进出69影院| 天天影视国产精品| 99久国产av精品国产电影| 精品酒店卫生间| 国产不卡av网站在线观看| 精品人妻在线不人妻| 国产爽快片一区二区三区| 日日爽夜夜爽网站| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美精品一区二区大全| 久久精品aⅴ一区二区三区四区 | 老司机影院成人| 久久午夜福利片| a级毛片黄视频| 在现免费观看毛片| 五月天丁香电影| 国产精品久久久久久精品电影小说| 97人妻天天添夜夜摸| 国产精品国产三级国产专区5o| 欧美 日韩 精品 国产| 自线自在国产av| 日本欧美视频一区| 宅男免费午夜| 成人亚洲精品一区在线观看| 国产成人精品无人区| 亚洲美女黄色视频免费看| 少妇的丰满在线观看| 中国国产av一级| 国产精品久久久久久精品电影小说| 亚洲精品一区蜜桃| 午夜福利,免费看| 国产成人精品福利久久| 欧美xxⅹ黑人| 寂寞人妻少妇视频99o| 久久久亚洲精品成人影院| 免费人妻精品一区二区三区视频| 一区在线观看完整版| 国产国语露脸激情在线看| 亚洲av男天堂| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 青青草视频在线视频观看| 亚洲精品国产av成人精品| 亚洲精品中文字幕在线视频| 观看av在线不卡| 黄色 视频免费看| 超碰成人久久| 在线免费观看不下载黄p国产| 久久精品国产a三级三级三级| 国产精品二区激情视频| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 亚洲国产色片| 老熟女久久久| 午夜免费男女啪啪视频观看| 香蕉丝袜av| 天天操日日干夜夜撸| 精品少妇黑人巨大在线播放| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产一区二区在线观看av| 最近中文字幕高清免费大全6| 一级黄片播放器| 久久婷婷青草| 香蕉丝袜av| 又大又黄又爽视频免费| 中文字幕最新亚洲高清| 又黄又粗又硬又大视频| 欧美 日韩 精品 国产| 两个人免费观看高清视频| 欧美日韩综合久久久久久| 男女啪啪激烈高潮av片| 精品一区二区免费观看| 精品第一国产精品| 成年人午夜在线观看视频| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 国产又色又爽无遮挡免| 香蕉丝袜av| 精品国产乱码久久久久久小说| 伦理电影免费视频| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 午夜精品国产一区二区电影| 少妇的逼水好多| 中文字幕人妻丝袜制服| 最新中文字幕久久久久| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 色婷婷久久久亚洲欧美| 乱人伦中国视频| 亚洲久久久国产精品| 亚洲人成电影观看| 国产精品亚洲av一区麻豆 | 美女国产视频在线观看| 在线观看美女被高潮喷水网站| 9热在线视频观看99| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 国产精品二区激情视频| 日韩av不卡免费在线播放| 中国三级夫妇交换| 久久 成人 亚洲| 建设人人有责人人尽责人人享有的| h视频一区二区三区| 国产有黄有色有爽视频| 69精品国产乱码久久久| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 啦啦啦在线免费观看视频4| 韩国av在线不卡| 99久久人妻综合| 午夜福利乱码中文字幕| 日韩欧美一区视频在线观看| 欧美最新免费一区二区三区| 国产免费福利视频在线观看| 国产熟女欧美一区二区| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 国产男女超爽视频在线观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 九九爱精品视频在线观看| 欧美日本中文国产一区发布| freevideosex欧美| 观看美女的网站| 十八禁高潮呻吟视频| 寂寞人妻少妇视频99o| 伦理电影免费视频| 丝袜在线中文字幕| 黑丝袜美女国产一区| 国产亚洲欧美精品永久| 国产日韩欧美视频二区| 久久久久国产网址| av片东京热男人的天堂| 女性被躁到高潮视频| 日韩一区二区视频免费看| 国产成人精品久久久久久| 日本午夜av视频| 桃花免费在线播放| 一区二区三区乱码不卡18| 国产精品久久久久久久久免| 国产av一区二区精品久久| 男女边摸边吃奶| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 精品亚洲成国产av| 在线天堂中文资源库| 男女啪啪激烈高潮av片| 欧美中文综合在线视频| 精品国产国语对白av| 狂野欧美激情性bbbbbb| 在线观看免费视频网站a站| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 搡女人真爽免费视频火全软件| 777米奇影视久久| 中文字幕精品免费在线观看视频| 久久久久久人人人人人| 久久精品国产亚洲av涩爱| 99国产精品免费福利视频| 男人添女人高潮全过程视频| 成人午夜精彩视频在线观看| 国产成人精品久久久久久| 一级片'在线观看视频| 国产黄色视频一区二区在线观看| 国产精品久久久久久av不卡| 人妻少妇偷人精品九色| 自线自在国产av| 丝瓜视频免费看黄片| 亚洲国产精品999| 18在线观看网站| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲欧美一区二区三区国产| 两个人免费观看高清视频| 这个男人来自地球电影免费观看 | 午夜日本视频在线| 亚洲国产欧美在线一区| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 青春草国产在线视频| 亚洲四区av| 亚洲精品第二区| 亚洲欧美色中文字幕在线| 伦精品一区二区三区| 一级片免费观看大全| 七月丁香在线播放| 国产免费视频播放在线视频| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 男女啪啪激烈高潮av片| 七月丁香在线播放| 青青草视频在线视频观看| 少妇 在线观看| 免费黄频网站在线观看国产| 欧美激情高清一区二区三区 | 两性夫妻黄色片| 午夜激情久久久久久久| 中文字幕av电影在线播放| 热99国产精品久久久久久7| 国产成人欧美| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 久久久久久久亚洲中文字幕| 99re6热这里在线精品视频| 免费观看在线日韩| 香蕉国产在线看| 日韩大片免费观看网站| 久久久精品94久久精品| 好男人视频免费观看在线| 美女视频免费永久观看网站| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲中文av在线| 欧美人与善性xxx| 久久99一区二区三区| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 啦啦啦在线观看免费高清www| 91精品伊人久久大香线蕉| av国产精品久久久久影院| 午夜日韩欧美国产| 亚洲精品成人av观看孕妇| 韩国精品一区二区三区| 赤兔流量卡办理| 午夜福利在线免费观看网站| 香蕉国产在线看| 亚洲伊人久久精品综合| 国产精品一区二区在线不卡| 最近手机中文字幕大全| 亚洲av综合色区一区| 成人午夜精彩视频在线观看| 看免费成人av毛片| 国产精品成人在线| 国产男女内射视频| 在线观看免费高清a一片| 久久久精品区二区三区| 精品亚洲成国产av| 久久久久久久久久久免费av| 最黄视频免费看| 亚洲内射少妇av| 一区二区三区乱码不卡18| 久久久精品区二区三区| 精品国产一区二区三区四区第35| 欧美激情 高清一区二区三区| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 亚洲av成人精品一二三区| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 久热久热在线精品观看| 日韩欧美一区视频在线观看| 满18在线观看网站| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 久久ye,这里只有精品| 人妻少妇偷人精品九色| 亚洲图色成人| 在线精品无人区一区二区三| 视频区图区小说| 女性被躁到高潮视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 国产成人精品福利久久| 国产免费福利视频在线观看| 亚洲欧洲国产日韩| 男女国产视频网站| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产野战对白在线观看| 国产探花极品一区二区| 一区二区三区精品91| 久久精品亚洲av国产电影网| 男女高潮啪啪啪动态图| 日韩免费高清中文字幕av| 韩国精品一区二区三区| 捣出白浆h1v1| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 黄色毛片三级朝国网站| 在现免费观看毛片| 丁香六月天网| 老汉色av国产亚洲站长工具| 18在线观看网站| 久久久久久伊人网av| 毛片一级片免费看久久久久| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 日韩精品免费视频一区二区三区| 亚洲国产看品久久| 成年动漫av网址| 亚洲成色77777| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 黄色怎么调成土黄色| 午夜精品国产一区二区电影| 免费大片黄手机在线观看| 麻豆av在线久日| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 高清在线视频一区二区三区| 国产福利在线免费观看视频| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 久久久久久久国产电影| 欧美日韩综合久久久久久| 亚洲欧洲日产国产| 日日爽夜夜爽网站| 国产1区2区3区精品| 一级黄片播放器| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产97色在线日韩免费| 在线免费观看不下载黄p国产| 日韩精品免费视频一区二区三区| freevideosex欧美| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 国产成人欧美| 黑丝袜美女国产一区| 午夜久久久在线观看| 久久久久久免费高清国产稀缺| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 视频区图区小说| 中文字幕av电影在线播放| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 人体艺术视频欧美日本| 成人国产av品久久久| 香蕉精品网在线| 久久精品人人爽人人爽视色| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 人妻少妇偷人精品九色| 国产又色又爽无遮挡免| 黄片无遮挡物在线观看| 黄色毛片三级朝国网站| 精品国产一区二区三区四区第35| 国产黄色免费在线视频| 中文字幕最新亚洲高清| 亚洲图色成人| 99国产综合亚洲精品| 亚洲国产欧美在线一区| 国产黄色视频一区二区在线观看| 亚洲视频免费观看视频| 99香蕉大伊视频| 最近中文字幕高清免费大全6| 亚洲伊人色综图| 日韩av不卡免费在线播放| 制服人妻中文乱码| 久久久久久人人人人人| 男女免费视频国产| 青青草视频在线视频观看| 免费黄频网站在线观看国产| 一级,二级,三级黄色视频| xxxhd国产人妻xxx| 国产亚洲精品第一综合不卡| 边亲边吃奶的免费视频| 国产成人av激情在线播放| 高清在线视频一区二区三区| a级毛片在线看网站| 午夜免费鲁丝| 少妇精品久久久久久久| 精品人妻偷拍中文字幕| 我的亚洲天堂| 久久久a久久爽久久v久久| 男的添女的下面高潮视频| xxxhd国产人妻xxx| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 久久久久久久久久久久大奶| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲美女搞黄在线观看| 亚洲人成电影观看| 91精品伊人久久大香线蕉| tube8黄色片| 男的添女的下面高潮视频| 天美传媒精品一区二区| 久久精品国产a三级三级三级| 国产精品 国内视频| 免费观看无遮挡的男女| 免费少妇av软件| 欧美精品一区二区免费开放| 欧美人与性动交α欧美软件| av视频免费观看在线观看| 日韩伦理黄色片| 国产老妇伦熟女老妇高清| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 七月丁香在线播放| 99热全是精品| 90打野战视频偷拍视频| xxx大片免费视频| 啦啦啦啦在线视频资源| 成人亚洲欧美一区二区av| 精品一区在线观看国产| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 国产高清不卡午夜福利| 国产精品免费大片| 韩国精品一区二区三区| 美女大奶头黄色视频| 国产精品欧美亚洲77777| 一边摸一边做爽爽视频免费| 久久久久国产网址| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 国产片特级美女逼逼视频| www.av在线官网国产| 国产精品免费大片| 老熟女久久久| 男女下面插进去视频免费观看| 国产免费视频播放在线视频| 国产又色又爽无遮挡免| 视频区图区小说| 在线免费观看不下载黄p国产| 欧美激情高清一区二区三区 | 多毛熟女@视频| www.自偷自拍.com| 午夜日本视频在线| 性色avwww在线观看| 亚洲在久久综合| 一边亲一边摸免费视频| 乱人伦中国视频| 青草久久国产| 国产 精品1| 国产成人一区二区在线| 久久久久视频综合| 少妇熟女欧美另类| 亚洲经典国产精华液单| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 999久久久国产精品视频| 一级,二级,三级黄色视频| 毛片一级片免费看久久久久| 少妇的逼水好多| 精品久久久久久电影网| 日韩一区二区三区影片| 叶爱在线成人免费视频播放| 黄色怎么调成土黄色| 日韩电影二区| 搡女人真爽免费视频火全软件| 狂野欧美激情性bbbbbb| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产xxxxx性猛交| 视频区图区小说| 久久精品久久久久久久性| 男女下面插进去视频免费观看| 在线观看免费高清a一片| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 日韩大片免费观看网站| 18禁动态无遮挡网站| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 色播在线永久视频| kizo精华| 精品午夜福利在线看| 久久久久久人人人人人| 久久精品国产亚洲av高清一级| 久久综合国产亚洲精品| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 成人黄色视频免费在线看| 下体分泌物呈黄色| 午夜福利,免费看| 免费在线观看黄色视频的| 国产成人精品福利久久| 欧美+日韩+精品| 有码 亚洲区| 精品亚洲成a人片在线观看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 在现免费观看毛片| 午夜福利在线免费观看网站| 亚洲情色 制服丝袜| 国产日韩欧美在线精品| 亚洲av成人精品一二三区| 超碰97精品在线观看| 精品福利永久在线观看| 精品国产国语对白av| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产精品人妻久久久影院| 97精品久久久久久久久久精品| 亚洲在久久综合| 中文字幕色久视频| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 中文天堂在线官网| 日韩免费高清中文字幕av| 午夜福利,免费看| 在线观看三级黄色| 亚洲av在线观看美女高潮| 午夜av观看不卡| 亚洲精品第二区| 久久久亚洲精品成人影院| a 毛片基地| 高清黄色对白视频在线免费看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 尾随美女入室| 久久久精品94久久精品| 欧美在线黄色| 久久99精品国语久久久| 美国免费a级毛片| 中文字幕人妻丝袜一区二区 | 中文欧美无线码| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 国产精品99久久99久久久不卡 | 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 91精品国产国语对白视频| 国产伦理片在线播放av一区| 国产男女内射视频| 免费少妇av软件| 国产97色在线日韩免费| 18禁动态无遮挡网站| 亚洲经典国产精华液单| av片东京热男人的天堂| 中文字幕亚洲精品专区| 熟女电影av网| 亚洲综合色网址| 成年女人在线观看亚洲视频| 人人妻人人澡人人看| 亚洲精品在线美女| 日韩一本色道免费dvd| 日本欧美国产在线视频| 国产精品一区二区在线观看99| 久久热在线av| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 亚洲精品国产av成人精品| 欧美日韩综合久久久久久| 精品卡一卡二卡四卡免费| 亚洲在久久综合| 久久综合国产亚洲精品| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 丰满乱子伦码专区| 国产日韩欧美在线精品| 国产成人免费观看mmmm| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 制服诱惑二区| 久久精品久久久久久久性| 一级片免费观看大全| 人妻少妇偷人精品九色| 日本免费在线观看一区| 99九九在线精品视频| videosex国产| 亚洲精品av麻豆狂野| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 国产高清国产精品国产三级| 久久毛片免费看一区二区三区| 精品午夜福利在线看| 18禁观看日本| 男人操女人黄网站| 成人二区视频| 在线观看免费日韩欧美大片| 国产成人aa在线观看| 亚洲一码二码三码区别大吗| 久久国内精品自在自线图片| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 亚洲欧美一区二区三区久久| 国产欧美亚洲国产| 国产av国产精品国产| 高清视频免费观看一区二区| 成人影院久久| 国产又色又爽无遮挡免| 中文字幕最新亚洲高清| 久久这里有精品视频免费| 亚洲综合色网址| 久久这里有精品视频免费| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 丝袜喷水一区| 日韩中文字幕视频在线看片| 日韩一区二区视频免费看| 久久综合国产亚洲精品| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 久久午夜综合久久蜜桃| av视频免费观看在线观看| av一本久久久久| 少妇被粗大的猛进出69影院| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 男人添女人高潮全过程视频| 啦啦啦在线观看免费高清www| 国产日韩欧美在线精品| 成人国语在线视频| 亚洲第一av免费看| 国产一区亚洲一区在线观看| 国产日韩欧美在线精品| av又黄又爽大尺度在线免费看| 天天影视国产精品| 大片电影免费在线观看免费| 青春草视频在线免费观看| 精品久久蜜臀av无| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 考比视频在线观看| 国产亚洲最大av| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 91精品国产国语对白视频| 国产熟女欧美一区二区| 男人爽女人下面视频在线观看| 1024视频免费在线观看| 一区二区三区激情视频| 超色免费av| 少妇人妻精品综合一区二区| 永久网站在线| 男人爽女人下面视频在线观看| 中文天堂在线官网| 亚洲欧美精品综合一区二区三区 | 欧美少妇被猛烈插入视频| 国产又色又爽无遮挡免| 夫妻午夜视频| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 人妻人人澡人人爽人人| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 婷婷色综合www| 一级,二级,三级黄色视频| 欧美成人午夜精品| 国产精品无大码| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 国产精品久久久久成人av| 亚洲欧美精品自产自拍|