检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：徐健中国科学院半导体研究所

学位级别：博士

论文设计并实现了一个基于仿生模式识别的独立运转神经计算机系统,该系统强调了神经计算的核心作用,通过对算术逻辑运算部件和神经并行运算部件的有机设计,体现了人类的两种思维过程——逻辑思维与形象思维.论文首先研究了神经网络模式... 详细信息

论文设计并实现了一个基于仿生模式识别的独立运转神经计算机系统,该系统强调了神经计算的核心作用,通过对算术逻辑运算部件和神经并行运算部件的有机设计,体现了人类的两种思维过程——逻辑思维与形象思维.论文首先研究了神经网络模式识别的发展历程,从前馈网络模型、算法、神经元的基函数及神经网络在高维空间中的几何理解几方面入手,分析了多种神经网络识别方法,着重讨论了仿生模式识别理论.论文在研究\"八五\"攻关CASSANDRA-I神经计算机和\"九五\"攻关CASSANDRA-Ⅱ神经计算机的基础上,讨论了CASSANDRA-Ⅲ神经计算机(独立运转神经计算机)的设计思想.该神经计算机在用于图像采集、分析与识别中,具有很好的专用性;神经处理机在结构设计上采用了微神经元的概念,根据实际情况训练构造的神经元是一个或多个微神经元的组合,可以适应多种应用场合.论文对该神经计算机的体系结构、硬件实现、软件组织、调试环境等多方面进行了详细研究.论述了专有的计算机指令系统,与串、并行计算部件相关的存储器设计及管理策略;描述了计算机应用设计开发流程和各功能模块;最大限度的优化了软硬件设计功能,提高系统实时响应速度.论文还以该神经计算机为平台,进行了实物识别与人脸身份确认两套系统的应用研究,并提出了多镜头信息融合的人脸身份确认方法和一种基于面部器官分布的人脸特征提取方法,取得了很好的识别效果.应用研究表明仿生模式识别理论在模式识别领域具有巨大潜力和优越性.从实用角度看,独立运转神经计算机是一种性能价格比较高的神经计算机系统.

关键词：仿生模式识别神经计算机人脸识别神经网络模式识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于UHF方法的GIS局部放电检测与仿生模式识别

基于UHF方法的GIS局部放电检测与仿生模式识别

引用

作者：段大鹏上海交通大学

学位级别：博士

气体绝缘金属封闭开关设备(Gas Insulated Switchgear-GIS)也称作气体绝缘变电站(Gas Insulated Substation-GIS),以其结构紧凑、运行可靠、易于维护等优点而在电力系统中得到广泛应用。但由于GIS结构复杂、制造与检修工艺精细,使部分... 详细信息

气体绝缘金属封闭开关设备(Gas Insulated Switchgear-GIS)也称作气体绝缘变电站(Gas Insulated Substation-GIS),以其结构紧凑、运行可靠、易于维护等优点而在电力系统中得到广泛应用。但由于GIS结构复杂、制造与检修工艺精细,使部分常规的预防性试验方法难以有效实施,因此,GIS一旦发生故障后果相当严重。为了及时掌握GIS的绝缘状态,保证GIS的安全可靠运行,国内外对GIS局部放电检测技术开展了大量的研究,其中超高频(Ultra High Frequency-UHF)局部放电(Partial Discharge-PD)检测方法具有优越的抗干扰性能与较高的检测灵敏度,成为近年来的研究热点。然而,到目前为止,GIS中的UHF PD检测还是一个尚待深入研究的前沿课题,其难点主要包括:GIS中PD机理及其电磁波传播特性、稳定可靠的检测系统研制、UHF PD信号特征空间的构造与降维以及合理的缺陷类型模式识别方法等。论文从GIS局部放电机理、PD实际电流激发的电磁波以及GIS实际结构条件下电磁波传播特性出发,通过GIS PD检测试验,应用自主开发的UHF PD检测系统获得了大量试验数据,并在此基础上提出了UHF PD包络信号的特征空间构造与降维方法,应用仿生模式识别理论对GIS中的典型绝缘缺陷类型进行了成功识别。论文首先对GIS中UHF PD检测的国内外研究与应用现状进行了综述,概括阐述了GIS内部电磁波传播特性、UHF PD信号分析模式、缺陷类型模式识别以及UHF PD检测系统的研究与应用等方面的研究进展及存在的问题。然后详细分析了GIS中典型绝缘缺陷引发的PD的放电机理,并应用时域有限差分算法,以PD实际电流脉冲作为激励源,研究了GIS实际结构对电磁波传播的影响。仿真结果表明,PD实际电流脉冲与理想高斯脉冲激励的电磁波在上升时间、振荡衰减以及频率成分方面都具有明显差异,而且GIS中的盆式绝缘子、三相共筒以及断路器等实际结构均会对电磁波产生幅值、频率等方面的影响。然后,论文共设计制作了5种典型绝缘缺陷模型,并分别在正泰公司生产的126kV GIS与SIEMENS公司生产的252kV GIS上进行了局部放电UHF PD检测试验,应用自主研制的GIS UHF PD检测系统录取了大量试验数据。进而,论文以UHF PD时域包络信号为分析对象,提出了改进的自适应小波去噪算法及特征空间构造方法,将Weibul分布参数及Mel复倒谱系数引入特征空间,在时域、频域与分布域共提取37个特征参数。在此基础上,提出了改进的核主成分分析法与基于相关系数矩阵的降维算法,同时引入基于粗糙集理论的属性约简方法,用于特征空间的降维。并指出了三种降维算法的适用场合。最后,论文将仿生模式识别理论首次引入局部放电模式识别领域,用于GIS典型绝缘缺陷类型的模式识别。该方法以“认识”及“同源连续性”为基点,完全打破了以往基于“划分”的模式识别思想,具有崭新的特色。本文详细论述了仿生模式识别的基本思想、理论基础与实现方法,在前人研究的基础上提出了新颖的理论解释与计算方法,并与传统的BP神经网络及支持向量机分类方法进行了比较,显示了仿生模式识别方法的优越性。论文结尾,对全文进行了总结,并对下一步的研究工作作了展望。本文的研究成果对于GIS中局部放电机理、UHF PD检测与缺陷类型模式识别及其对GIS运行与检修的指导都具有重要理论价值与现实意义。

关键词： GIS PD检测 UHF 特征空间相关系数矩阵降维仿生模式识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别的说话人识别研究

基于仿生模式识别的说话人识别研究

引用

作者：黄翼中国科学院半导体研究所

学位级别：博士

说话人识别就是使用说话人的语音特征对说话人的身份进行辨认或确认。与虹膜、指纹以及人脸等其它常用的生物特征相比，说话人语音特征具有方便、友好以及成本低廉等优点，语音信号处理技术的发展也相对成熟，故说话人识别已成为最容易... 详细信息

说话人识别就是使用说话人的语音特征对说话人的身份进行辨认或确认。与虹膜、指纹以及人脸等其它常用的生物特征相比，说话人语音特征具有方便、友好以及成本低廉等优点，语音信号处理技术的发展也相对成熟，故说话人识别已成为最容易被推广和被接受的身份鉴别方式之一。随着通讯和互联网技术的飞速发展，很多跟语音密切相关的业务亟待展开，而实用可靠的身份鉴别则是许多业务得以顺利推广实现的基础，因此说话人识别有着广阔的应用前景和迫切的现实需求，对说话人识别技术的研究具有重大实际意义。\n 新的业务产生了新的需求，小样本数、可控安全级别、简便易用等一系列新需求都是目前常用的说话人识别算法尚未仔细考虑的。由王守觉院士所提出的仿生模式识别理论以同源连续性为基础，用“认识”思想取代了传统模式识别的“划分”思想，目标是寻求对同源样本在特征空间中分布的最优覆盖，更接近人类认知本质，具有训练样本需求少、误识率低、正确拒识率高以及训练方法简单等一系列优点，本论文研究工作的目的就是要将仿生模式识别理论推广应用到说话人识别中，以得到更好更实用的说话人识别算法。\n 本论文分析了说话人识别问题的同源连续性性质，提出了说话入识别的仿生模式识别模型和相应的双权值神经网络实现，设计了一种适用于在特征空间中具有一维流形分布的识别问题的通用学习算法，提出了网络匹配度定义并作为说话人识别的判据，采用这一判据不仅可以很好的解决说话人发音特征的不稳定性问题，还可以实现对识别系统安全级别的灵活调控。\n 本论文实现了超香肠神经元网络和超椭球神经元网络两种说话人识别神经网络并进行了效果对比，实验结果表明本论文提出的基于仿生模式识别的说话人识别算法在文本相关的说话人识别应用中有非常突出的性能，优于目前说话人识别的基准算法——矢量量化算法的识别结果。本论文还提出了一种结合聚类算法和仿生模式识别的说话人识别算法，该算法可以在有效压缩数据量的基础上得到很好的识别结果，是一种非常有实用价值的说话人识别算法。

关键词：说话人识别仿生模式识别神经网络超香肠神经元超椭球神经元矢量量化算法发音特征

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别的实物识别专用神经计算机系统研究与设计

基于仿生模式识别的实物识别专用神经计算机系统研究与设计

引用

作者：李卫军中国科学院半导体研究所

学位级别：博士

人工神经网络的研究可分为三个主要领域:神经网络理论研究、神经网络应用研究和神经网络实现技术研究.该论文围绕这三个方面开展了比较全面深入的研究工作.不论神经网络是用硬件实现还是用软件在通用计算机上模拟,其最基本的单元是神经... 详细信息

人工神经网络的研究可分为三个主要领域:神经网络理论研究、神经网络应用研究和神经网络实现技术研究.该论文围绕这三个方面开展了比较全面深入的研究工作.不论神经网络是用硬件实现还是用软件在通用计算机上模拟,其最基本的单元是神经元,因而神经元的计算方法和功能是决定神经网络性能的最基本的基础.文章通过对现有神经元模型的理论研究,针对它们通用性不强、难于硬件实现的缺点,介绍一种真正意义上的通用神经元模型——多权值突触神经元(MWN)模型,并采用高维空间几何分析方法,对MWN的一种特例——双权值突触神经元(DWN)的几何特性进行深入分析.神经网络硬件与传统计算机在计算原理和体系结构上有着本质的区别,因此流水线式浮点运算部件的设计方法并不适合于神经网络的实现技术.论文以组合逻辑设计和ROM查表相结合的方法实现了双权值突触神经元的硬件设计,使硬件神经元具有单节拍浮点突触联接运算能力,以之为基本构造单元的可变拓扑结构通用神经网络硬件CASSANN-Ⅱ具有更强的适应能力和更好的网络性能.结合通用算术逻辑部件和神经网络硬件分别在逻辑运算与形象思维方面的特长,文中提出一种新的仿生智能系统结构模型,并根据其设计思想,以CASSANN-Ⅱ为原型,完成了脱离微机的模式识别专用神经计算机CASSANN-Ⅱspr的系统结构设计与硬件实现.文章对神经网络模式识别应用进行了研究,基于仿生模式识别理论,以CASSANN-Ⅱspr为平台,实现学习与识别分离的实物识别演示系统嵌入式开发.实现结果表明,该系统正确识别率高达99.86﹪;随着训练样本数目的减少,仍能保持良好的识别性能;而且性能价值比高、操作简单,适合于人工智能学科教学的演示教具,激发学生探索科学的兴趣.

关键词：神经网络智能系统仿生模式识别专用神经计算机实物识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别算法的海洋微藻识别研究

引用

大连海洋大学学报 2014年第5期29卷 525-529页

作者：耿春云郭显久大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 辽宁省海洋信息技术重点实验室辽宁大连116023

依据微藻个体及成像的特点,给出了矩形度、能量、熵、惯性矩、相关度和局部平稳度等形状和纹理参数作为识别的特征值,并利用仿生模式识别算法对海洋微藻实现自动识别。利用文中给出的方法,对在海域中随机采集的不同形状、大小、纹理的... 详细信息

依据微藻个体及成像的特点,给出了矩形度、能量、熵、惯性矩、相关度和局部平稳度等形状和纹理参数作为识别的特征值,并利用仿生模式识别算法对海洋微藻实现自动识别。利用文中给出的方法,对在海域中随机采集的不同形状、大小、纹理的微藻混合图像进行识别实验,结果显示,该方法能够准确识别出图像中不同种及同种不同状态下的藻体,说明该方法在微藻图像识别中是有效和可行的。

关键词：海洋微藻图像处理形状特征纹理特征仿生模式识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别的文本分类算法研究

基于仿生模式识别的文本分类算法研究

引用

作者：雷萌哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

互联网时代的来临,使得各种电子文本数据急速增加,如何快速、有效的使用与管理这些数据,已经成为信息系统学科迫切需要解决的问题。而文本分类技术是信息处理技术的重要研究方向,它是对大量的自然语言文本按照一定的主题类别进行自动分... 详细信息

互联网时代的来临,使得各种电子文本数据急速增加,如何快速、有效的使用与管理这些数据,已经成为信息系统学科迫切需要解决的问题。而文本分类技术是信息处理技术的重要研究方向,它是对大量的自然语言文本按照一定的主题类别进行自动分类。传统的文本分类算法(传统的模式识别方法)都是基于最佳划分的,而仿生模式识别(Biomimetic Pattern Recognition,BPR)是基于“认识”事物,而不是“区分”事物,更符合人类认识事物的本质,因此,本文将仿生模式识别的理论及思想应用在文本分类中,在应用过程中,通过分析互信息公式的不足,提出了一种改进的互信息公式。仿生模式识别是一种不同于传统模式识别的理论方法,它的理论基点是同类样本在特征空间中的连续性理论。它通过对同类样本在高维空间中的最佳覆盖来达到认识样本的目的。本文对仿生模式识别的理论基础、数学模型和实现方式进行了深入的研究与学习,在超香肠神经元网络的基础上,实现了基于文本相似度的神经元生成算法。在基于文本相似度的神经元生成算法的基础上,本文又提出了两种改进方法:通过分析算法生成的训练模型,提出了基于文本相似度与距离相结合的神经元生成算法;通过对仿生模式识别在文本分类预测过程中的研究,提出了基于类别特征属性的改进方法。实验证明,基于文本相似度的神经元生成算法取得了令人满意的结果,提出的两种改进方法在分类性能与分类效率上也都比未改进之前有所提高。

关键词：文本分类仿生模式识别文本相似度类别特征属性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别的虹膜识别算法研究

基于仿生模式识别的虹膜识别算法研究

引用

作者：胡建慧浙江工业大学

学位级别：硕士

生物识别技术将信息技术与生物技术结合起来，是新世纪最有潜力的高新技术之一，具有极其广阔的应用前景。在众多的生物识别技术中，虹膜识别由于具有作为生物特征识别的唯一性、稳定性，并且具有非侵犯性，是一种非常有前途的生物特征... 详细信息

生物识别技术将信息技术与生物技术结合起来，是新世纪最有潜力的高新技术之一，具有极其广阔的应用前景。在众多的生物识别技术中，虹膜识别由于具有作为生物特征识别的唯一性、稳定性，并且具有非侵犯性，是一种非常有前途的生物特征识别方法。本文首先对虹膜识别技术的特点，虹膜的结构，虹膜的生物特征，虹膜的发展历史和应用前景做了概括性的介绍；接着对虹膜识别技术的原理进行了较全面的论述；最后详细阐述了基于仿生模式识别的虹膜识别算法。从认知科学的角度出发，本文主要探讨了基于仿生模式识别的虹膜识别算法。仿生模式识别不同于传统模式识别，它是一类一类分别训练“认识”的，即从“认识”的角度来进行模式识别，而不是“区分”，它是对学习样本的全体在特征空间中形成的高维空间复杂几何体“形状”的分析和“认识”。与传统的以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比，仿生模式识别更接近于人类“认识”事物的特性。运用仿生模式识别理论，本文提出了基于多权值神经元的虹膜识别算法，通过构筑多权值神经元的神经网络，形成高维空间复杂几何体来覆盖同类虹膜的样本点，从而来“认识”待识虹膜样本。另外，从几何学

关键词：虹膜识别仿生模式识别点覆盖多权值神经元几何学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别的非特定人连续语音识别的研究

基于仿生模式识别的非特定人连续语音识别的研究

引用

作者：许晶晶华北电力大学（河北）

学位级别：硕士

本文在LPCC特征参数提取方法的基础之上,提出了一种峰值特征和LPCC倒谱特征相结合的特征提取方法。这种方法有效地解决了MFCC计算复杂的缺点,并根据此特征提取方法构建语音识别样本库。以往的语音识别算法都是基于传统模式识别算法,该... 详细信息

本文在LPCC特征参数提取方法的基础之上,提出了一种峰值特征和LPCC倒谱特征相结合的特征提取方法。这种方法有效地解决了MFCC计算复杂的缺点,并根据此特征提取方法构建语音识别样本库。以往的语音识别算法都是基于传统模式识别算法,该类方法只侧重于“区别”,而忽略了“认识”。因而,本文将以“认识”为基础的仿生模式识别理论以及高维空间点覆盖的理论应用到语音识别的学习过程中。在此基础之上本文将Hopfield与RBF神经网络组合构造了一个新型的神经网络模型,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖,从而达到分类的目的。与HMM方法相比较的实验结果表明,本文所用方法的识别结果明显优于传统的HMM方法。

关键词：仿生模式识别 LPCC特征提取峰值特征 Hopfield RBF

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别和模糊理论的彩色图像人脸检测

基于仿生模式识别和模糊理论的彩色图像人脸检测

引用

作者：戚丽华上海师范大学

学位级别：硕士

人脸检测成为近年的研究热点，这主要来源于两大动力：学术价值和商业价值。这一重要课题的突破性进展将给人脸识别、表情姿态的识别、视频监控等相关领域的研究带来很大的推动作用，从而促进计算机视觉、模式识别等计算机科学分支甚至... 详细信息

人脸检测成为近年的研究热点，这主要来源于两大动力：学术价值和商业价值。这一重要课题的突破性进展将给人脸识别、表情姿态的识别、视频监控等相关领域的研究带来很大的推动作用，从而促进计算机视觉、模式识别等计算机科学分支甚至整个计算机科学的发展。目前对人脸检测的研究已经相当深入，值得一提的是，在脸部特征的选取上，目前为止，国内外的大量研究都集于五官中的“眼、鼻、嘴”的特征，而对眉毛的研究甚少。事实上，人类的眉毛具有足够好的稳定性、抗干扰性和多样性，而不会像眼睛和嘴巴那样受表情的变化而产生大幅的形变，因而可以作为一种独立的、良好的生物特征用于人脸检测。本文重点研究了彩色图像由眉毛检测实现人脸检测的算法。眉毛检测是人脸检测、识别的关键，其位置的确定可大致估计出人脸的尺度及方向。本文的眉毛候选区域的验证建立在眉毛定位的基础上。眉毛的验证使用了仿生模式识别方法，在此基础上被拒识的样本进一步采用模糊模式识别进行判别。具体来说，本文的工作重点分为以下几个方面：第一，依据眉毛处在人脸之中的条件，即眉毛由肤色围绕，为了减少搜索范围，对原图像进行肤色分割。提出了一种最优阐值分割方法分割肤色相似度图。较之固定阈值法，该方法较好地保留了肤色区域。对分割后的肤色区域，采用形态学滤波和欧拉数等原理进一步排除非人脸的肤色区域。第二，提出用眉毛检测来实现人脸检测的思路并作了探索性的研究。通过一个眉毛在人脸识别中所能起到的作用的评估性的实验，证明了眉毛在人脸识别中的地位不亚于眼睛等面部特征，这为本文工作的开展奠定了实验基础。为减少仿生模式识别验证次数，本文的眉毛初步定位算法利用眉毛的亮度及灰度投影等信息大致确定眉毛的区域。对于误检的区域，根据眉毛的几何规则排除之，如眉毛连线与水平线的夹角、检测区域外接矩形的宽与双眉中心连线之比等。第三，直接用人脸的全部数据进行训练的话，由于空间维数较高，训练时间长，检测耗时。本文先采集眉毛图像，并进行归一化，再提取矩不变量构成特征向量来进行训练。实际检测时，对算法检测出的眉毛区域进行尺度归一化再计算20阶Legendre矩，组成特征向量进行判别。这样相对于用整个人脸区域可大大缩短检测时耗。第四，对眉毛训练样本进行仿生模式建模，对待识别眉毛候选区域进行仿生模式判别。对该轮判决后遭拒识的样本进一步采用模糊模式识别方法，构造适当的隶属函数，通过实验确定判决阈值，从而实现对待识别眉毛的最终判定。从实验结果中可以看出，本文所采用的方法是较有效的，具有一定的理论和实用价值。

关键词：基于仿生模式识别模糊理论彩色图像

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于仿生模式识别的玉米品种真实性鉴别系统研究与实现

基于仿生模式识别的玉米品种真实性鉴别系统研究与实现

引用

作者：张丽萍中国石油大学（华东）

学位级别：硕士

快速、准确、稳定的种子品种真实性鉴别方法是现代农业发展中需要解决的重要问题之一，也是近年来学者们研究的一个新兴方向。近红外光谱分析以其无损、快速、低成本等特点成为了新型种子品种真实性鉴别的首选技术。课题以通过品种审定... 详细信息

快速、准确、稳定的种子品种真实性鉴别方法是现代农业发展中需要解决的重要问题之一，也是近年来学者们研究的一个新兴方向。近红外光谱分析以其无损、快速、低成本等特点成为了新型种子品种真实性鉴别的首选技术。课题以通过品种审定的玉米品种为实验材料，仿生模式识别为核心算法，针对PC机和嵌入式系统在性能和特性上的差异，克服现有的品种鉴别方法的局限性，以低成本、低数据量、小体积、易操作、短时限、高准确性为最终目标，旨在建立一套适用于嵌入式系统实现的方便快捷的玉米品种真实性鉴定系统。本文在深入研究了数据处理及模式分类等技术的基础上，针对由外界环境、仪器性能等因素影响造成的相同仪器不同时间测量的光谱偏移问题，分别从“校正”和“包容”两个角度出发，提出了两种解决方案：将模型传递中的DS算法用于不同时间采集数据的光谱变换，以得到能用于所建立模型的光谱数据；采用PLS+LDA特征提取的多天数据联合建模方法对建模集数据中不确定信息进行包容，以得适应性强的识别模型。实验结果表明，两种方法均能有效解决模型稳定性问题，但PLS+LDA特征提取的多天数据联合建模方法更优。缩短近红外光谱扫描区间，不仅能降低光学器件的成本，而且能大大的降低用于鉴别的原始数据量，这对处理系统的存储量、计算能力的要求大大降低，这正是系统实现所亟须解决的。本文考察了用近红外光谱短波段做玉米品种鉴别的可行性，在此基础上进一步研究了不同波段上的鉴别能力，最终提出了一种适用于嵌入式实现的基于仿生模式识别的玉米品种真实性鉴别方法：用波段1100-1752nm代替全波段数据采集，再采用PLS+LDA特征提取的多天数据联合建模方法，对玉米品种鉴别准确率达到96.08%。

关键词：玉米品种鉴别仿生模式识别近红外光谱分析嵌入式系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：