• <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 ?

    基于可辨識矩陣的屬性約簡算法及應用

    2021-07-09 10:00:16陳志恩田彥山
    大學數(shù)學 2021年3期
    關鍵詞:約簡復雜度算子

    陳志恩, 田彥山, 馬 旭

    (寧夏師范學院 數(shù)學與計算機科學系,寧夏 固原756000)

    1 引 言

    粗糙集理論[1-2]由波蘭數(shù)學家Pawlak.Z于1982年提出,它是一種新的處理信息系統(tǒng)中不精確、不完整、不一致數(shù)據(jù)的數(shù)學工具,近年來已在數(shù)據(jù)決策分析、機器學習與模式識別等多個鄰域得到了廣泛的應用[3-4].

    屬性約簡[5-7]是粗糙集理論研究的主要內容之一,由于在原始數(shù)據(jù)集中,往往存在大量冗余和不確定性的信息,嚴重影響到后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘和處理的效率.因此,通過刪除冗余屬性,能獲得數(shù)據(jù)集合的本質信息和保持原始數(shù)據(jù)分類信息的完整性,從而提高數(shù)據(jù)的分類質量.目前粗糙集屬性約簡方法的研究已經(jīng)取得了很多成果,各種高效的啟發(fā)式約簡算法相繼被提出,這些啟發(fā)式約簡算法主要目的是尋找一個約簡或近似約簡.譬如,鮑迪等針對區(qū)間值決策表中對象集動態(tài)增加的情況,提出了區(qū)間值決策表的正域單增量和組增量啟發(fā)式屬性約簡算法[8];陳曦將新定義的兩種信息熵結合,作為直覺模糊關系下信息系統(tǒng)的信息熵,并以該信息熵為啟發(fā)式算子構造了一種屬性約簡算法[9];陳東曉等基于屬性重要度分別設計了熵協(xié)調和熵不協(xié)調的決策形式背景下的屬性約簡算法[10];李萍等以粗糙模糊度為啟發(fā)式算子對信息系統(tǒng)進行屬性約簡[11];鄧大勇等提出可變正區(qū)域約簡,允許正區(qū)域在一定的范圍內發(fā)生變化,從而提高泛化能力[12];陳志恩等以粒包含度矩陣中隱含的信息作為啟發(fā)式算子,設計了一種相容決策信息系統(tǒng)屬性約簡算法[13].

    本文針對決策信息系統(tǒng)最大分部約簡問題,從代數(shù)角度構建了一種新的啟發(fā)式屬性約簡算法.該算法在核屬性集基礎上,將其它屬性按其屬性重要性大小逐次添加到核屬性集中,再根據(jù)啟發(fā)式算子對新的屬性集做出最大分布約簡的判斷.重復以上步驟,直到找到最大分布約簡.算例分析表明該算法的有效性和可行性.

    2 基本概念

    設S=(U,A,D)為一決策信息系統(tǒng).其中U={x1,x2,…,xn}為對象的非空有限集合,即論域;A={a1,a2,…,am}為屬性的非空有限集合;對任意a∈A,都存在映射aj∶U→Vj,Vj稱為屬性a的值域,j=1,2,…,m;任意B?A都對應U上的不可辨識關系

    IND(B)={(x,y)∈U×U|?aj∈B,aj(x)=aj(y)},

    易見IND(B)為U上的一個等價關系,x基于B的等價類[x]B可表示為[x]B={y∈U|xBy},所有等價類的集合記為U/IND(B),簡記為U/B;決策屬性D導出的劃分為U/D={D1,D2,…,Dr}.

    若記

    (1)

    定義1[14]設S=(U,A,D)為一決策信息系統(tǒng),B?A,若對任意x∈U, 有σA(x)=σB(x),則稱B為最大分布協(xié)調集.若B為最大分布協(xié)調集,且B的任何真子集不是最大分布協(xié)調集,則稱B為最大分布約簡.

    最大分布協(xié)調集保持了論域U中每個對象x在劃分U/B下最大決策類不變的性質.

    定義2設S=(U,A,D)為一決策信息系統(tǒng),B(B?A)為S的最大分布協(xié)調集,若對任意a∈B,x∈U, 有σB(x)≠σB-{a}(x),則稱a為B中必要的,否則稱a為B中不必要的.B中所有必要屬性組成的集合稱為B的核,記為CORE(B).

    如果對每一個a∈B,a都為B中必要的,則稱B為獨立的,否則稱B是依賴的或不獨立的.由此可知若B是最大分布協(xié)調集,且B是獨立的.則B是S的一個最大分布約簡.

    定理1[14]設S=(U,A,D)為一決策信息系統(tǒng),B?A,則B為最大分布協(xié)調集當且僅當對任意x,y∈U, 當σB(x)≠σA(x)時有[x]B∩[y]B=?.

    定義3[14]設S=(U,A,D)為一決策信息系統(tǒng),U/A={C1,C2,…,Cm},記

    D*={([x]A,[y]A),σA(x)≠σA(y)},

    (2)

    用fk(Ci)表示屬性ak關于Ci的取值,則定義

    (3)

    為Ci與Cj的最大分布可辨識屬性集.稱MA={Dl(Ci,Cj)∶i,j≤m} 為S的最大分布可辨識屬性矩陣,簡稱可辨矩陣.

    顯然,MA是對稱矩陣,即Dl(Ci,Cj)=Dl(Cj,Ci)(?i,j≤m} .

    3 基于可辨矩陣的屬性約簡算法

    3.1 基于可辨矩陣的屬性約簡

    決策信息系統(tǒng)的最大分布約簡就是在條件屬性集中尋找一個最小的屬性集,該屬性集與條件屬性全集所確定的最大決策分布完全一致.

    定理2設S=(U,A,D)為目標信息系統(tǒng),MA={Dl(Ci,Cj)∶i,j≤l} 為S的最大分布可辨識屬性矩陣,對任意B?A,記

    (4)

    其中

    若B滿足條件:(i)γ(B)=1;(ii)對任意a∈B,γ(B-{a})=0,則B為S的一個最大分布約簡.

    證(i) 若γ(B)=1成立,則對任意Ci,Cj(i,j≤m),使得B∩Dl(Ci,Cj)≠? ,取x,y∈U,使得Ci=[x]A,Cj=[y]A,則有σA(x)≠σA(y),又因為B∩Dl(Ci,Cj)≠? ,則存在ak∈B,必有ak∈Dl(Ci,Cj),于是fk(Ci)≠fk(Cj),從而fk(x)≠fk(y),這說明[x]B∩[y]B=?,于是由定理1知,B為S的一個最大分布協(xié)調屬性集.

    (ii) 對任意a∈B,γ(B-{a})=0,則存在Ci,Cj,(i,j≤m),使得

    (B-{a})∩Dl(Ci,Cj)=? ,

    取x,y∈U,使得Ci=[x]A,Cj=[y]A,則有σA(x)≠σA(y).因為(B-{a})∩Dl(Ci,Cj)=? ,則對任意ak∈B,必有ak?Dl(Ci,Cj),于是fk(Ci)=fk(Cj),從而fk(x)=fk(y),這說明

    [x]B-{a}∩[y]B-{a}≠?,

    由定理1知,B-{a}不是最大分布協(xié)調屬性集,再由a的任意性知,B是獨立的.

    綜合(i)、(ii)可知,B為S的一個最大分布約簡.

    3.2 算法原理和描述

    定義4設S=(U,A,D)為目標信息系統(tǒng),MA={D(Ci,Cj)∶i,j≤l} 為S的最大可辨識屬性矩陣,B=(a1,a2,…,ar) (B?A)為S的一個最大分布約簡,對任意ak∈B(k=1,2,…,r),記

    (5)

    顯然,ξ(ak)的值越大,則表明屬性ak最大分布決策分類的能力就越強,反之,則越弱.因此可利用ak在最大分布可辨識屬性矩陣中出現(xiàn)的頻數(shù)的大小來評價該屬性的重要性.

    在上述理論的基礎上,本文以γ(B)為啟發(fā)式算子,給出一種決策信息系統(tǒng)S的最大分布約簡算法.該算法以最大分布核屬性集為起點,然后根據(jù)定義4,逐次選擇最重要的屬性添加到核屬性集中,再根據(jù)定理2對新的屬性集做出最大分布約簡的判斷.重復以上步驟,直到滿足終止條件.具體算法描述如下:

    (i) 求核算法

    輸入:決策信息系統(tǒng)S=(U,A,D);

    輸出:最大分布核屬性集CORE(A);

    具體步驟:

    第1步 賦值CORE(A)=?;

    第2步 計算S的最大分布可辨識屬性矩陣MA;

    第3步 ?ak∈A,計算γ(A-{ak}),如果γ(A-{ak})≠1,則令CORE(A)=CORE(A)∪{ak},直到遍歷條件屬性全集中的每一個屬性;

    第4步 輸出CORE(A),算法結束.

    (ii) 基于可辨矩陣的屬性約簡算法

    輸入:決策信息系統(tǒng)S=(U,A,D);

    輸出:決策信息系統(tǒng)S的一個最大分布約簡B;

    具體步驟:

    第1步 計算S的最大分布可辨識屬性矩陣MA及CORE(A);

    第2步 ?ak∈ACORE(A),計算ξ(ak);

    第3步 令B=CORE(A);

    第4步 計算γ(B),如果γ(B)=1,則轉到第6步,否則轉到第5步;

    第6步 輸出B,算法結束.

    在求核算法中,第2步計算可辨識矩陣MA的時間復雜度為O(|A||U|2),第3步計算核屬性需要循環(huán)遍歷所有屬性,因此時間復雜度為O(|A||U|);在基于可辨矩陣的屬性約簡算法中,第1步算法的時間復雜度為O(|A||U|2),第2步計算ξ(ak)的時間復雜度為O((|A|-|CORE(A)|)|U|),第3、4、5、6步皆為賦值操作,其時間復雜度為O(|1|).因此,計算基于可辨矩陣的屬性約簡最終時間復雜度為O(|A||U|2).

    4 算例分析

    給定一個決策信息系統(tǒng)S=(U,A,D),其中A={a1,a2,a3,a4}為條件屬性,D=j5i0abt0b為決策屬性(見表1).求解該決策信息系統(tǒng)的最大分布約簡.

    表1 決策信息系統(tǒng)S

    在表1中,由等價關系可得

    U/D={D1,D2},其中D1={x1,x4,x6,x8},D2={x2,x3,x5,x7};

    U/A={C1,C2,C3,C4},其中C1={x1,x3,x5},C2={x2,x6,x8},C3={x4},C4={x7}.

    按照基于可辨矩陣的屬性約簡算法步驟:

    首先,根據(jù)公式(1)計算論域中每個對象的最大決策分布(為了簡化表示,用σA(Ci)代替σA(xk),其中xk∈Ci)為σA(C1)={D2},σA(C2)={D2},σA(C3)={D1},σA(C4)={D2};

    根據(jù)公式(2)計算:D*={(C1,C2), (C1,C3), (C2,C4), (C3,C4)}.

    根據(jù)公式(3)計算得S的分布可辨識屬性矩陣為

    其次,根據(jù)公式(4),?ak∈A,計算γ(A-{ak})得

    γ(A-{a1})=γ(A-{a3})=γ(A-{a4})=1,γ(A-{a2})=0,

    從而得核屬性集CORE(A)={a2},ACORE(A)={a1,a3,a4};

    第三,根據(jù)公式(5),?ak∈ACORE(A),分別計算ξ(ak)得:ξ(a1)=ξ(a4)=7,ξ(a3)=6;

    第四,令B=CORE(A),計算得γ(B)=0,然后將a1(或a4)添加到核屬性中去,并令B={a2,a1}(或B={a2,a4}),經(jīng)計算γ(B)=1,從而算法結束,于是得{a2,a1}和{a2,a4}即為該決策信息系統(tǒng)S的兩個最大分布約簡.

    根據(jù)最大分布約簡{a2,a1},得到四組簡化的最大分布決策規(guī)則表達式為

    (a1,1)∧(a2,3)→(d,0); (a1,2)∧(a2,3)→(d,1);
    (a1,3)∧(a2,3)→(d,1); (a1,3)∧(a2,1)→(d,0).

    5 結 論

    傳統(tǒng)的屬性約簡是在可辨識屬性矩陣基礎上,通過析取運算逐一消去所有Dl(Ci,Cj)中重復的元素,最后找到最大分布約簡標準最小表達式.本文從代數(shù)的角度構建了一種新的啟發(fā)式屬性約簡算法.該算法在最大分布可辨識屬性矩陣基礎上,以最大分布核屬性集為起點,然后利用單個屬性在可辨識屬性矩陣中出現(xiàn)的頻數(shù)來評價該屬性的重要性,并逐次選擇最重要的屬性添加到核屬性集中,再根據(jù)啟發(fā)式算子對新的屬性集做出最大分布約簡的判斷.重復以上步驟,直到找到最大分布約簡.該算法簡化了屬性約簡過程,提高了屬性約簡的速度.

    致謝作者非常感謝相關文獻對本文的啟發(fā)以及審稿專家提出的寶貴意見.

    猜你喜歡
    約簡復雜度算子
    擬微分算子在Hp(ω)上的有界性
    各向異性次Laplace算子和擬p-次Laplace算子的Picone恒等式及其應用
    基于二進制鏈表的粗糙集屬性約簡
    一種低復雜度的慣性/GNSS矢量深組合方法
    一類Markov模算子半群與相應的算子值Dirichlet型刻畫
    實值多變量維數(shù)約簡:綜述
    自動化學報(2018年2期)2018-04-12 05:46:01
    基于模糊貼近度的屬性約簡
    求圖上廣探樹的時間復雜度
    Roper-Suffridge延拓算子與Loewner鏈
    某雷達導51 頭中心控制軟件圈復雜度分析與改進
    精品亚洲乱码少妇综合久久| 又黄又粗又硬又大视频| 在线av久久热| 香蕉国产在线看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 国产黄频视频在线观看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 美女主播在线视频| 亚洲人成电影免费在线| 国产一区二区在线观看av| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 纵有疾风起免费观看全集完整版| 国产一区二区三区综合在线观看| 欧美97在线视频| 美女视频免费永久观看网站| 亚洲av成人一区二区三| 男女下面插进去视频免费观看| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| www.999成人在线观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 老司机靠b影院| 黄色 视频免费看| 亚洲精品国产区一区二| 激情视频va一区二区三区| 亚洲精品第二区| 亚洲成人免费电影在线观看| 热re99久久精品国产66热6| 男人爽女人下面视频在线观看| av不卡在线播放| a 毛片基地| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 亚洲精品第二区| 男人添女人高潮全过程视频| videosex国产| 香蕉国产在线看| 伦理电影免费视频| 美国免费a级毛片| 午夜精品国产一区二区电影| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产黄频视频在线观看| 男女国产视频网站| 99国产精品一区二区三区| 久久久久久人人人人人| 宅男免费午夜| 大香蕉久久成人网| 多毛熟女@视频| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 午夜福利视频在线观看免费| 国产欧美日韩精品亚洲av| 日韩三级视频一区二区三区| 99香蕉大伊视频| 久久国产精品人妻蜜桃| 咕卡用的链子| 韩国精品一区二区三区| 人妻一区二区av| 黄频高清免费视频| 一区二区av电影网| 制服人妻中文乱码| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 高清欧美精品videossex| 成人国产一区最新在线观看| 色94色欧美一区二区| 欧美日韩视频精品一区| 亚洲精品国产色婷婷电影| 人妻人人澡人人爽人人| 飞空精品影院首页| 国产不卡av网站在线观看| 在线看a的网站| 亚洲国产av影院在线观看| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 激情视频va一区二区三区| 国产欧美日韩一区二区三 | 一级毛片电影观看| 欧美性长视频在线观看| 免费黄频网站在线观看国产| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 一级毛片电影观看| 亚洲国产精品成人久久小说| 欧美在线黄色| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产成人啪精品午夜网站| 美女福利国产在线| 九色亚洲精品在线播放| 免费少妇av软件| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 成人国产av品久久久| 精品一区二区三区四区五区乱码| 日日夜夜操网爽| 又黄又粗又硬又大视频| 老熟女久久久| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 亚洲精品国产精品久久久不卡| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 99久久精品国产亚洲精品| 一本大道久久a久久精品| 97在线人人人人妻| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 久久精品国产综合久久久| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 国产精品久久久av美女十八| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 99精品久久久久人妻精品| 成人三级做爰电影| 高清欧美精品videossex| 丝袜喷水一区| 日本a在线网址| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 99九九在线精品视频| 国产精品免费视频内射| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 波多野结衣av一区二区av| 老司机影院毛片| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 高清av免费在线| 久久国产精品影院| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 99久久99久久久精品蜜桃| 午夜影院在线不卡| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 久久青草综合色| 一级黄色大片毛片| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美日韩一级在线毛片| 咕卡用的链子| 亚洲第一青青草原| 欧美日韩福利视频一区二区| 国产精品熟女久久久久浪| 在线观看人妻少妇| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 国产精品 欧美亚洲| 精品福利观看| 无遮挡黄片免费观看| 狠狠狠狠99中文字幕| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 热re99久久国产66热| 久久久久久久国产电影| 午夜福利免费观看在线| a在线观看视频网站| 欧美久久黑人一区二区| 久久久久久免费高清国产稀缺| 成年人免费黄色播放视频| 免费在线观看黄色视频的| 久久99热这里只频精品6学生| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 两人在一起打扑克的视频| 午夜91福利影院| 新久久久久国产一级毛片| 天天添夜夜摸| 午夜激情久久久久久久| 欧美精品啪啪一区二区三区 | 亚洲人成电影观看| 女人精品久久久久毛片| 久久久欧美国产精品| 国产成人系列免费观看| 国产精品二区激情视频| 视频区欧美日本亚洲| 狠狠狠狠99中文字幕| 最近最新免费中文字幕在线| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 97在线人人人人妻| 一个人免费看片子| 国产一卡二卡三卡精品| 国产精品一区二区在线观看99| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 日本一区二区免费在线视频| svipshipincom国产片| 女人久久www免费人成看片| 久久久久精品人妻al黑| 亚洲一码二码三码区别大吗| 视频区图区小说| 国产人伦9x9x在线观看| 91九色精品人成在线观看| 久久久久久免费高清国产稀缺| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 中文字幕人妻丝袜制服| 制服诱惑二区| 爱豆传媒免费全集在线观看| 午夜久久久在线观看| 亚洲久久久国产精品| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 啦啦啦 在线观看视频| 1024视频免费在线观看| 十分钟在线观看高清视频www| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 妹子高潮喷水视频| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 欧美激情极品国产一区二区三区| 国产黄色免费在线视频| 国产成人免费观看mmmm| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| a级毛片黄视频| 午夜免费成人在线视频| 国产在线观看jvid| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 在线观看www视频免费| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 99久久人妻综合| 精品一区二区三卡| av有码第一页| 18在线观看网站| 老司机午夜福利在线观看视频 | 精品国产一区二区三区四区第35| 国产成人精品在线电影| 十八禁人妻一区二区| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 精品少妇内射三级| 超碰成人久久| www.自偷自拍.com| www.999成人在线观看| 免费看十八禁软件| 美女扒开内裤让男人捅视频| 91精品国产国语对白视频| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 日韩有码中文字幕| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 日本91视频免费播放| 国产成人精品无人区| 精品一区二区三区av网在线观看 | 动漫黄色视频在线观看| a级片在线免费高清观看视频| 操出白浆在线播放| 国产成人a∨麻豆精品| 美女午夜性视频免费| 亚洲美女黄色视频免费看| 精品国产国语对白av| 精品人妻1区二区| 最近最新免费中文字幕在线| 国产成人a∨麻豆精品| 日韩电影二区| 99久久国产精品久久久| 国产精品久久久久久精品电影小说| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 亚洲精品国产av蜜桃| 国产亚洲精品久久久久5区| 成人影院久久| 一个人免费看片子| 91国产中文字幕| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 国产日韩欧美在线精品| 免费观看a级毛片全部| 国产一区二区 视频在线| 99国产极品粉嫩在线观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 亚洲中文日韩欧美视频| 一区福利在线观看| 精品一区二区三区四区五区乱码| 亚洲欧美清纯卡通| 精品乱码久久久久久99久播| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区 | 91老司机精品| h视频一区二区三区| 久久久国产成人免费| 久久久久网色| 免费观看人在逋| 丁香六月欧美| 国产精品熟女久久久久浪| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 99国产精品免费福利视频| 91麻豆av在线| 国产野战对白在线观看| 亚洲一码二码三码区别大吗| 精品欧美一区二区三区在线| 久久国产精品影院| 五月开心婷婷网| 国产精品欧美亚洲77777| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 日韩一区二区三区影片| 亚洲一码二码三码区别大吗| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 国产成人免费无遮挡视频| 午夜免费观看性视频| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 在线观看www视频免费| 精品福利永久在线观看| 美国免费a级毛片| 国产一区二区激情短视频 | 免费高清在线观看日韩| 国产精品一区二区免费欧美 | 欧美另类一区| 国产精品久久久久久精品古装| 精品人妻在线不人妻| 亚洲精品国产区一区二| 黄色视频不卡| 99热国产这里只有精品6| 精品高清国产在线一区| 欧美+亚洲+日韩+国产| 91av网站免费观看| 法律面前人人平等表现在哪些方面 | 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 久久久国产一区二区| 久久国产精品影院| 一二三四社区在线视频社区8| 女警被强在线播放| 色婷婷久久久亚洲欧美| 午夜福利,免费看| 99久久国产精品久久久| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 一本色道久久久久久精品综合| 狂野欧美激情性bbbbbb| 男女下面插进去视频免费观看| 人妻人人澡人人爽人人| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 制服人妻中文乱码| 午夜免费观看性视频| 久久久久国产一级毛片高清牌| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 久久久国产成人免费| 韩国高清视频一区二区三区| 丝袜人妻中文字幕| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 国产精品 国内视频| 欧美精品啪啪一区二区三区 | 免费一级毛片在线播放高清视频 | 18禁黄网站禁片午夜丰满| 韩国高清视频一区二区三区| 1024视频免费在线观看| 久热爱精品视频在线9| 51午夜福利影视在线观看| netflix在线观看网站| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 一级毛片女人18水好多| 99精品欧美一区二区三区四区| 亚洲精品国产色婷婷电影| 久热这里只有精品99| 亚洲avbb在线观看| 欧美在线黄色| 多毛熟女@视频| 精品视频人人做人人爽| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| av在线老鸭窝| 大码成人一级视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 国产精品免费大片| 精品国产一区二区三区四区第35| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产xxxxx性猛交| 欧美大码av| 国产免费av片在线观看野外av| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 精品一区二区三卡| 国产精品免费大片| 人妻 亚洲 视频| 欧美另类亚洲清纯唯美| 精品一区二区三卡| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产日韩欧美在线精品| av网站在线播放免费| 日本五十路高清| 一区二区av电影网| 日本五十路高清| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 丝瓜视频免费看黄片| 国产极品粉嫩免费观看在线| 91字幕亚洲| 日本一区二区免费在线视频| 精品人妻1区二区| 性少妇av在线| 午夜影院在线不卡| 亚洲avbb在线观看| 在线永久观看黄色视频| 国产一区二区 视频在线| 久久av网站| 亚洲精品国产色婷婷电影| 亚洲视频免费观看视频| 久久综合国产亚洲精品| 91精品三级在线观看| 久久青草综合色| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 黄色毛片三级朝国网站| 女性生殖器流出的白浆| 在线观看舔阴道视频| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 岛国在线观看网站| 久久99一区二区三区| 欧美精品啪啪一区二区三区 | 国产高清国产精品国产三级| 波多野结衣av一区二区av| 少妇的丰满在线观看| 国产深夜福利视频在线观看| 日本av免费视频播放| 久热爱精品视频在线9| 十八禁人妻一区二区| 另类精品久久| 在线观看免费午夜福利视频| 99久久人妻综合| 女人精品久久久久毛片| 男人添女人高潮全过程视频| 欧美精品av麻豆av| 一二三四社区在线视频社区8| 窝窝影院91人妻| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 咕卡用的链子| 高清黄色对白视频在线免费看| 下体分泌物呈黄色| 超色免费av| 韩国高清视频一区二区三区| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 在线观看人妻少妇| 法律面前人人平等表现在哪些方面 | 热99re8久久精品国产| www.自偷自拍.com| 精品久久蜜臀av无| 精品人妻在线不人妻| 久久午夜综合久久蜜桃| 久久久欧美国产精品| 人人澡人人妻人| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 99久久综合免费| 欧美激情高清一区二区三区| 老熟妇乱子伦视频在线观看 | 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲人成电影观看| 妹子高潮喷水视频| 三级毛片av免费| 日本五十路高清| 精品欧美一区二区三区在线| 国产主播在线观看一区二区| 丰满迷人的少妇在线观看| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 黄色毛片三级朝国网站| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 久久人妻福利社区极品人妻图片| a 毛片基地| 亚洲五月婷婷丁香| 老熟妇仑乱视频hdxx| 日本wwww免费看| 日本91视频免费播放| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 精品乱码久久久久久99久播| svipshipincom国产片| 午夜福利,免费看| 中文字幕av电影在线播放| 国产精品九九99| 一本久久精品| 色精品久久人妻99蜜桃| 飞空精品影院首页| 欧美国产精品va在线观看不卡| 在线精品无人区一区二区三| 法律面前人人平等表现在哪些方面 | 亚洲精品美女久久av网站| 久久ye,这里只有精品| 精品国产一区二区三区四区第35| 女人精品久久久久毛片| 男人舔女人的私密视频| 国产av又大| 少妇 在线观看| cao死你这个sao货| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 国产精品一区二区在线观看99| 国产av国产精品国产| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 国产男女内射视频| 美女午夜性视频免费| 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲伊人色综图| 免费在线观看黄色视频的| 免费在线观看影片大全网站| 青草久久国产| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 成年美女黄网站色视频大全免费| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 91成年电影在线观看| 精品高清国产在线一区| 国产亚洲欧美在线一区二区| 一级毛片精品| 精品国产乱码久久久久久男人| 日韩 亚洲 欧美在线| 免费观看a级毛片全部| 新久久久久国产一级毛片| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 成年人免费黄色播放视频| 国产成+人综合+亚洲专区| 午夜福利在线观看吧| 飞空精品影院首页| 精品欧美一区二区三区在线| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 大片免费播放器 马上看| 69av精品久久久久久 | 日本精品一区二区三区蜜桃| 美国免费a级毛片| 中国美女看黄片| 亚洲专区中文字幕在线| 夜夜夜夜夜久久久久| 两个人免费观看高清视频| 91老司机精品| 中文字幕人妻丝袜制服| 动漫黄色视频在线观看| 国产一区二区在线观看av| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 韩国精品一区二区三区| 精品国产乱码久久久久久男人| 黑人猛操日本美女一级片| 老司机靠b影院| 免费人妻精品一区二区三区视频| 水蜜桃什么品种好| 成人亚洲精品一区在线观看| av在线播放精品| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 一边摸一边做爽爽视频免费| 天天操日日干夜夜撸| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 99精品欧美一区二区三区四区| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 热re99久久精品国产66热6| 亚洲国产欧美一区二区综合| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 午夜福利乱码中文字幕| 女警被强在线播放| 悠悠久久av| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 色老头精品视频在线观看| 国产精品av久久久久免费| 91精品伊人久久大香线蕉| 在线精品无人区一区二区三| 久久久久久久精品精品| 日韩电影二区| 日本vs欧美在线观看视频| 美女视频免费永久观看网站| 狠狠狠狠99中文字幕| 美国免费a级毛片| 精品国产乱码久久久久久男人| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区 | 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 国产精品一区二区在线观看99| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 成年动漫av网址| 最近最新免费中文字幕在线| 黄色毛片三级朝国网站| kizo精华| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| av线在线观看网站| 亚洲美女黄色视频免费看| 女性被躁到高潮视频| 91精品三级在线观看| 精品一区在线观看国产| 国产淫语在线视频| 一本色道久久久久久精品综合| 久久精品国产a三级三级三级| bbb黄色大片| 嫩草影视91久久| 操出白浆在线播放| 老汉色∧v一级毛片| 欧美日韩成人在线一区二区| 手机成人av网站| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 窝窝影院91人妻| av欧美777| 最黄视频免费看| 欧美精品亚洲一区二区| 他把我摸到了高潮在线观看 | 天天操日日干夜夜撸| 国产成+人综合+亚洲专区| 久久精品人人爽人人爽视色| 国精品久久久久久国模美| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产激情久久老熟女| 美女中出高潮动态图| 国产区一区二久久| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 激情视频va一区二区三区| 又大又爽又粗| 国产精品久久久久成人av| 国产精品久久久人人做人人爽| 免费不卡黄色视频| 好男人电影高清在线观看| 各种免费的搞黄视频| 成年人免费黄色播放视频| 老司机在亚洲福利影院| 精品久久久久久电影网| kizo精华| 欧美性长视频在线观看| 日本一区二区免费在线视频| 一区福利在线观看| netflix在线观看网站| 国产色视频综合| 国产淫语在线视频| 99久久99久久久精品蜜桃| 久久精品亚洲av国产电影网| 国产xxxxx性猛交| 国产成人a∨麻豆精品| 免费高清在线观看视频在线观看| 国产成人系列免费观看| 日本av手机在线免费观看| 母亲3免费完整高清在线观看| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 两个人看的免费小视频| 亚洲精品中文字幕一二三四区 | 女性生殖器流出的白浆| 一边摸一边做爽爽视频免费| 老司机午夜福利在线观看视频 | 天天操日日干夜夜撸| 国产在线一区二区三区精| 久久国产精品人妻蜜桃| 高清黄色对白视频在线免费看| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 国产精品av久久久久免费| 动漫黄色视频在线观看| 亚洲精品国产一区二区精华液| 天天添夜夜摸| 老司机靠b影院| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久|