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基于机器学习的文本分类技术研究进展 被引量:384
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作者 苏金树 张博锋 徐昕 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1848-1859,共12页
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.... 文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望. 展开更多
关键词 自动文本分类 机器学习 降维 核方法 未标注集 偏斜数据集 分级分类 大规模文本分类 Web页分类
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流形学习概述 被引量:67
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作者 徐蓉 姜峰 姚鸿勋 《智能系统学报》 2006年第1期44-51,共8页
流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,... 流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap和LLE的应用示例.结果表明,流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域. 展开更多
关键词 维数约简 流形学习 等距离映射算法 局部线性嵌入算法 交叉流形
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大数据与数学地球科学研究进展——大数据与数学地球科学专题代序 被引量:89
3
作者 周永章 陈烁 +4 位作者 张旗 肖凡 王树功 刘艳鹏 焦守涛 《岩石学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期255-263,共9页
大数据与数学地球科学的核心应用技术包括高维数据降维、图像数据处理、无限数据流挖掘、机器学习、关联规则算法与推荐系统算法等。人工智能地质学,包括大数据-智能矿床成因模型与找矿模型的构建,是具有重要价值的研究方向。高维数据... 大数据与数学地球科学的核心应用技术包括高维数据降维、图像数据处理、无限数据流挖掘、机器学习、关联规则算法与推荐系统算法等。人工智能地质学,包括大数据-智能矿床成因模型与找矿模型的构建,是具有重要价值的研究方向。高维数据降维旨在从初始高维特征集合中选出低维特征集合,有效地消除无关和冗余特征,增强学习结果的易理解性。哈希算法、聚类分析、主成分分析等是较常用的数学降维工具。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。深度学习的训练模型往往需要海量数据作为支撑,因此迁移学习方法日益受到重视。图像模式识别是大数据挖掘的重要技术。网络中的社区结构识别对理解整个网络的结构和功能有重要价值,可帮助分析、预测网络各元素间的交互关系。沉浸式虚拟现实技术是实现大数据可视化的重要方向,对具有多元、异构、时空性、非线性、多尺度地质矿产勘查数据的展示要求有特别的价值。引入VR技术进行矿产地质大数据的可视化,可实现大数据时代矿产勘查数据的新认知。无限数据流在地质、地球化学、地球物理监测中大量存在,甚至可以持续自动产生。对数据流数据的计算包括对点查询、范围查询、内积查询、分位数计算、频繁项计算等。关联规则和推荐系统算法是大数据挖掘中的重要算法,其应用范围越来越广泛。贝叶斯原理在大数据时代有独特的价值,贝叶斯网络是成因建模的一个革命性工具。智能地质学研究刚刚起步,构建大数据-智能矿床成因模型与找矿模型是智能地质学研究的重要内容。矿床模型研究方式的变革,将出现于互联网、云计算技术环境下全球各地的矿床研究团队的共同参与。 展开更多
关键词 大数据挖掘 高维数据降维 图像数据处理 无限数据流挖掘 机器学习 关联规则 人工智能地质学 智能矿床模型 贝叶斯网络
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文本分类中的特征选取 被引量:40
4
作者 刘丽珍 宋瀚涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期14-15,175,共3页
研究了文本分类学习中的特征选取,主要集中在大幅度降维的评估函数,因为高维的特征集对分类学习未必全是重要的和有用的。还介绍了分类的一些方法及其特点。
关键词 文本分类 特征选取 降维
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统计模式识别中的维数削减与低损降维 被引量:44
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作者 宋枫溪 高秀梅 +1 位作者 刘树海 杨静宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期1915-1922,共8页
较为全面地回顾了统计模式识别中常用的一些特征选择、特征提取等主流特征降维方法,介绍了它们各自的特点及其适用范围,在此基础上,提出了一种新的基于最优分类器———贝叶斯分类器的可用于自动文本分类及其它大样本模式分类的特征选... 较为全面地回顾了统计模式识别中常用的一些特征选择、特征提取等主流特征降维方法,介绍了它们各自的特点及其适用范围,在此基础上,提出了一种新的基于最优分类器———贝叶斯分类器的可用于自动文本分类及其它大样本模式分类的特征选择方法———低损降维.在标准数据集Reuters-21578上进行的仿真实验结果表明,与互信息、χ2统计量以及文档频率这三种主流文本特征选择方法相比,低损降维的降维效果与互信息、χ2统计量相当,而优于文档频率. 展开更多
关键词 维数削减 特征选择 特征抽取 低损降维 文本分类
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一类基于信息熵的多标签特征选择算法 被引量:62
6
作者 张振海 李士宁 +1 位作者 李志刚 陈昊 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1177-1184,共8页
在多标签分类问题中,特征选择是提升多标签分类器性能的一种重要手段.针对目前多标签特征选择算法计算复杂度大和无法给出一个合理的特征子集的问题,提出了一种基于信息熵的多标签特征选择算法.该算法假设特征之间相互独立,使用特征与... 在多标签分类问题中,特征选择是提升多标签分类器性能的一种重要手段.针对目前多标签特征选择算法计算复杂度大和无法给出一个合理的特征子集的问题,提出了一种基于信息熵的多标签特征选择算法.该算法假设特征之间相互独立,使用特征与标签集合之间的信息增益来衡量特征与标签集合之间的重要程度,并据此提出一种信息增益阈值选择方法.首先计算每一个特征与标签集合之间的信息增益,然后使用信息增益阈值选择算法得到一个合理的阈值,最后根据阈值删除不相关的特征,得到一组合理的特征子集.在2个不同分类器和4个多标签数据集上的实验结果表明:特征选择算法能够有效地提升多标签分类器的分类性能. 展开更多
关键词 物联网 数据处理 信息论 多标签分类 特征选择 信息增益 特征降维
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一种深度学习的雷达辐射源识别算法 被引量:59
7
作者 周志文 黄高明 +1 位作者 高俊 满欣 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期77-82,共6页
针对传统依靠于人工经验提取雷达辐射源特征方法的不足,提出了一种新颖的基于联合深度时频特征的辐射源识别算法.首先将时域信号变换到二维时频域,并利用随机投影和主成分分析方法分别从维持子空间和能量角度对时频图像降维;接着在预训... 针对传统依靠于人工经验提取雷达辐射源特征方法的不足,提出了一种新颖的基于联合深度时频特征的辐射源识别算法.首先将时域信号变换到二维时频域,并利用随机投影和主成分分析方法分别从维持子空间和能量角度对时频图像降维;接着在预训练阶段,利用无标签的样本信号层级训练深度模型,再根据类别信息精调网络参数;最后,构造了逻辑回归分类来完成识别任务.仿真实验中利用6种辐射源信号验证了提出算法的有效性,结果表明,联合深度特征更加有助于提高识别准确度,算法运行更加高效. 展开更多
关键词 时频分布 降维 层叠自动编码器 深度学习 雷达辐射源识别
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一种改进的局部切空间排列算法 被引量:36
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作者 杨剑 李伏欣 王珏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1584-1590,共7页
局部切空间排列算法(localtangentspacealignment,简称LTSA)是一种新的流形学习算法,能有效地学习出高维采样数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如不能处理样本数较大的样本集和新来的样本点.针对这些缺点,提出了一种基于划分的局部... 局部切空间排列算法(localtangentspacealignment,简称LTSA)是一种新的流形学习算法,能有效地学习出高维采样数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如不能处理样本数较大的样本集和新来的样本点.针对这些缺点,提出了一种基于划分的局部切空间排列算法(partitionallocaltangentspacealignment,简称PLTSA).它建立在VQPCA(vectorquantizationprincipalcomponentanalysis)算法和LTSA算法的基础上,利用X-均值算法把样本空间划分成一些相互有重叠的块,通过把样本点投影到它所在块的局部切空间上得到其局部低维坐标,对局部低维坐标施加平移、旋转、伸缩变换,求出整体低维坐标.PLTSA解决了VQPCA不能求出整体低维坐标和LTSA中大规模矩阵的特征值分解问题,且能够有效处理新来的样本点,这是很多流形学习算法所不能的.通过实验说明了PLTSA的有效性. 展开更多
关键词 维数约简 流形学习 主成分分析 局部主成分分析 局部切空间排列 X-均值
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基于主成分分析与核独立成分分析的降维方法 被引量:49
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作者 梁胜杰 张志华 +1 位作者 崔立林 钟强晖 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2144-2148,共5页
根据主成分分析(principal component analysis,PCA)法的降维去噪技术和核独立成分分析(kernelindependent component analysis,KICA)法的盲源分离技术,提出了一种关于两者的融合方法,即PCA-KICA方法。将该方法应用于线性和非线性高维... 根据主成分分析(principal component analysis,PCA)法的降维去噪技术和核独立成分分析(kernelindependent component analysis,KICA)法的盲源分离技术,提出了一种关于两者的融合方法,即PCA-KICA方法。将该方法应用于线性和非线性高维混合信号的降维处理中,以相关系数和Amari误差为标准,同主成分分析与独立成分分析(principal component analysis-independent component analysis,PCA-ICA)融合方法进行比较。仿真结果标明,PCA-KICA方法与PCA-ICA方法相比,在处理复杂非线性高维混合信号时效果相当,但在处理线性高维混合信号时的效果较好。 展开更多
关键词 降维 核广义方差 相关系数 Amari误差
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主成分分析在高光谱遥感图像降维中的应用 被引量:39
10
作者 田野 赵春晖 季亚新 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2007年第5期58-60,共3页
高光谱遥感图像的高数据维给图像进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了主成分分析的降维方法.根据原始数据协方差阵的特征值和特征向量,可以计算各个波段对给定主成分的贡献率,对重要主成分贡献率的和直接反应了波段信息... 高光谱遥感图像的高数据维给图像进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,本文提出了主成分分析的降维方法.根据原始数据协方差阵的特征值和特征向量,可以计算各个波段对给定主成分的贡献率,对重要主成分贡献率的和直接反应了波段信息量的大小,实验证明,该方法效果较好,且计算量小. 展开更多
关键词 高光谱遥感图像 降维 主成分分析 特征提取
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利用流形学习进行高光谱遥感影像的降维与特征提取 被引量:40
11
作者 杜培军 王小美 +1 位作者 谭琨 夏俊士 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期148-152,共5页
基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余... 基于最新的非线性降维方法——流形学习的理论,从高光谱遥感数据内在的非线性结构出发,采用全局化的等距映射(Isomap)方法进行降维,取得了优于常用的MNF方法的结果。把光谱角和光谱信息散度与测地距离相结合用于Isomap算法,结果在冗余方差和光谱规范化特征值方面优于采用传统欧氏距离计算邻域的Isomap方法。实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。 展开更多
关键词 高光谱遥感 降维 流形学习 ISOMAP算法
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基于独立成分分析的高光谱图像数据降维及压缩 被引量:38
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作者 冯燕 何明一 +1 位作者 宋江红 魏江 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2871-2875,共5页
该文提出了一种以高光谱图像分析为目标的基于独立成分分析的高光谱图像降维和压缩方法。该方法首先通过独立成分分析提取高光谱数据的光谱特征实现高光谱图像降维,再对降维后的图像采用预测和自适应算术编码的方法进行压缩。对220波段... 该文提出了一种以高光谱图像分析为目标的基于独立成分分析的高光谱图像降维和压缩方法。该方法首先通过独立成分分析提取高光谱数据的光谱特征实现高光谱图像降维,再对降维后的图像采用预测和自适应算术编码的方法进行压缩。对220波段和64波段高光谱数据的实验结果表明,该方法与基于主成分分析的降维相比,压缩比有所提高,特别是更有利于后续的分析处理,但峰值信噪比有所降低。 展开更多
关键词 高光谱图像压缩 独立成分分析 主成分分析 降维 分类
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空间数据库反向最近邻聚类方法 被引量:40
13
作者 刘久彪 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期387-392,共6页
针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果,导致空间数据分量失真,存在聚类精度低、耗时长的问题,提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法.首先,通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解,获得其距离特征修正值去除初始... 针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果,导致空间数据分量失真,存在聚类精度低、耗时长的问题,提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法.首先,通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解,获得其距离特征修正值去除初始值的影响;然后,根据核主成分分析(KPCA)降维并结合降维后的距离特征反向结果,利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合,实现空间数据的聚类;最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算,计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真,得到反向最近邻,直至所有空间数据均找到所属类别,最终完成空间数据库反向最近邻聚类.实验结果表明,该方法提高了空间数据的聚类精度,减少了空间数据聚类所用时间. 展开更多
关键词 空间数据库 空间距离 数据修正 降维 反向最近邻 聚类方法
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半监督典型相关分析算法 被引量:32
14
作者 彭岩 张道强 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期2822-2832,共11页
在典型相关分析算法(canonical correlation analysis,简称CCA)的基础上,通过引入以成对约束形式给出的监督信息,提出了一种半监督的典型相关分析算法(Semi-CCA).在此算法中,除了考虑大量的无标号样本以外,还考虑成对约束信息,即已知两... 在典型相关分析算法(canonical correlation analysis,简称CCA)的基础上,通过引入以成对约束形式给出的监督信息,提出了一种半监督的典型相关分析算法(Semi-CCA).在此算法中,除了考虑大量的无标号样本以外,还考虑成对约束信息,即已知两样本属于同一类(正约束)或不属于同一类(负约束),同时验证了两者的相对重要性.在人工数据集、多特征手写体数据集和人脸数据集(Yale和AR)上的实验结果表明,Semi-CCA能够有效地利用少量的监督信息采提高分类性能. 展开更多
关键词 典型相关分析 半监督学习 成对约束 降维 分类
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邻域参数动态变化的局部线性嵌入 被引量:35
15
作者 文贵华 江丽君 文军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1666-1673,共8页
局部线性嵌入是最有竞争力的非线性降维方法,有较强的表达能力和计算优势.但它们都采用全局一致的邻城大小,只适用于均匀分布的流形,无法处理现实中大量存在的非均匀分布流形.为此,提出一种邻域大小动态确定的新局部线性嵌入方法.它采用... 局部线性嵌入是最有竞争力的非线性降维方法,有较强的表达能力和计算优势.但它们都采用全局一致的邻城大小,只适用于均匀分布的流形,无法处理现实中大量存在的非均匀分布流形.为此,提出一种邻域大小动态确定的新局部线性嵌入方法.它采用Hessian局部线性嵌入的概念框架,但用每个点的局部邻域估计此邻域内任意点之间的近似测地距离,然后根据近似测地距离与欧氏距离之间的关系动态确定该点的邻域大小,并以此邻域大小构造新的局部邻域.算法几何意义清晰,在观察数据稀疏和数据带噪音等情况下,都比现有算法有更强的鲁棒性.标准数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 流形学习 Hessian局部线性嵌入 邻域大小 降维
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基于多标签ReliefF的特征选择算法 被引量:37
16
作者 黄莉莉 汤进 +1 位作者 孙登第 罗斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第10期2888-2890,2898,共4页
针对传统特征选择算法局限于单标签数据问题,提出一种多标签数据特征选择算法——多标签ReliefF算法。该算法依据多标签数据类别的共现性,假设样本各类标签的贡献值是相等的,结合三种贡献值计算方法,改进特征权值更新公式,最终获得有效... 针对传统特征选择算法局限于单标签数据问题,提出一种多标签数据特征选择算法——多标签ReliefF算法。该算法依据多标签数据类别的共现性,假设样本各类标签的贡献值是相等的,结合三种贡献值计算方法,改进特征权值更新公式,最终获得有效的分类特征。分类实验结果表明,在特征维数相同的情况下,多标签ReliefF算法的分类正确率明显高于传统特征选择算法。 展开更多
关键词 特征选择 多标签 RELIEFF 降维 模式识别
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随机森林在高光谱遥感数据中降维与分类的应用 被引量:35
17
作者 杨珺雯 张锦水 +2 位作者 朱秀芳 谢登峰 袁周米琪 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第S1期82-88,共7页
高光谱数据的特征数目庞大,而且波段之间存在冗余信息,对高光谱数据进行分类的成本较高,因此需要提取合适的特征达到提高效率的目的.随机森林作为一种热门算法,广泛应用于各种分类、特征选择等问题中,均取得了良好的效果.本文选择北京... 高光谱数据的特征数目庞大,而且波段之间存在冗余信息,对高光谱数据进行分类的成本较高,因此需要提取合适的特征达到提高效率的目的.随机森林作为一种热门算法,广泛应用于各种分类、特征选择等问题中,均取得了良好的效果.本文选择北京小汤山农业试验区的OMIS高光谱影像作为研究数据,利用随机森林算法计算每个特征的重要性指标并对其排序,针对面向精度和效率的特征选择策略,使用RF-RFE波段选择方法去除价值低的特征分别得到最佳波段组合,实现高光谱数据降维,进行随机森林、支持向量机分类.实验结果表明随机森林分类精度为72.82%,SVM分类精度为65.21%,随机森林分类器优于SVM,是一种较好的高光谱数据分类器. 展开更多
关键词 OMIS 高光谱 随机森林 RF-RFE 降维 波段选择 分类
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深度学习中的自编码器的表达能力研究 被引量:35
18
作者 王雅思 姚鸿勋 +2 位作者 孙晓帅 许鹏飞 赵思成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期56-60,65,共6页
近年来,深度学习框架和非监督学习方法越来越流行,吸引了很多机器学习和人工智能领域研究者的兴趣。从深度学习中的"构造模块"入手,主要研究自编码器的表达能力,尤其是自编码器在数据降维方面的能力及其表达能力的稳定性。从... 近年来,深度学习框架和非监督学习方法越来越流行,吸引了很多机器学习和人工智能领域研究者的兴趣。从深度学习中的"构造模块"入手,主要研究自编码器的表达能力,尤其是自编码器在数据降维方面的能力及其表达能力的稳定性。从深度学习的基础方法入手,旨在更好地理解深度学习。第一,自编码器和限制玻尔兹曼机是深度学习方法中的两种"构造模块",它们都可用作表达转换的途径,也可看作相对较新的非线性降维方法。第二,重点探究了对于视觉特征的理解,自编码器是否是一个好的表达转换途径。主要评估了单层自编码器的表达能力,并与传统方法PCA进行比较。基于原始像素和局部描述子的实验验证了自编码器的降维作用、自编码器表达能力的稳定性以及提出的基于自编码器的转换策略的有效性。最后,讨论了下一步的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 表达转换 数据降维 单层自编码器
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有监督的局部保留投影降维算法 被引量:30
19
作者 申中华 潘永惠 王士同 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期233-239,共7页
针对局部保留投影(LPP)的非监督本质,提出一种称为有监督的局部保留算法(SLPP)的线性降维方法,它同时考虑类间分离性以及 LPP 中的局部保留特性.实验结果表明 SLPP 算法较其他算法优越.线性的 SLPP 算法还可通过使用核方法扩展到非线性... 针对局部保留投影(LPP)的非监督本质,提出一种称为有监督的局部保留算法(SLPP)的线性降维方法,它同时考虑类间分离性以及 LPP 中的局部保留特性.实验结果表明 SLPP 算法较其他算法优越.线性的 SLPP 算法还可通过使用核方法扩展到非线性的情况. 展开更多
关键词 降维 局部保留投影(LPP) 有监督的局部保留投影(SLPP) 核方法
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梯级水电站群中长期优化调度的正交离散微分动态规划方法 被引量:31
20
作者 冯仲恺 廖胜利 +3 位作者 牛文静 程春田 唐建兴 苏华英 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期4635-4644,共10页
我国特大流域梯级水电站群正在形成,这些梯级水电站群普遍具有装机规模大、级数众多的特点。随着巨型梯级水电站的集中投产,其优化调度计算规模不断增加,维数灾问题日益凸显。在分析离散微分动态规划(discrete differential dynamic pro... 我国特大流域梯级水电站群正在形成,这些梯级水电站群普遍具有装机规模大、级数众多的特点。随着巨型梯级水电站的集中投产,其优化调度计算规模不断增加,维数灾问题日益凸显。在分析离散微分动态规划(discrete differential dynamic programming,DDDP)算法的基础上,提出了正交试验设计和DDDP相结合的正交离散微分动态规划方法(orthogonal discrete differential dynamic programming,ODDDP)。该方法以DDDP为基础,采用正交试验设计选取具有"均衡分散,整齐可比"性质的部分状态组合,以减少方法所需存储量与计算量,进而提高计算的规模和效率。乌江干流梯级水电站群仿真调度结果表明,ODDDP在大幅缩短计算耗时的同时可获得与DDDP相近的优化结果,系统求解效率和计算规模显著提高。 展开更多
关键词 离散微分动态规划 水电站群 优化调度 降维 维数灾 试验设计
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