人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模ArtificialNeuronNets第1頁(yè)/共52頁(yè)問：如果抓到三只新的蚊子，它們的觸角長(zhǎng)和翼長(zhǎng)分別為(l.24,1.80);

(l.28，1.84)；（1.40，2.04）．問它們應(yīng)分別屬于哪一個(gè)種類？

解法一：

把翼長(zhǎng)作縱坐標(biāo)，觸角長(zhǎng)作橫坐標(biāo)；那么每個(gè)蚊子的翼長(zhǎng)和觸角決定了坐標(biāo)平面的一個(gè)點(diǎn).其中6個(gè)蚊子屬于APf類；用黑點(diǎn)“·”表示；9個(gè)蚊子屬Af類；用小圓圈“。”表示．得到的結(jié)果見圖1第2頁(yè)/共52頁(yè)圖1飛蠓的觸角長(zhǎng)和翼長(zhǎng)

第3頁(yè)/共52頁(yè)思路：作一直線將兩類飛蠓分開

例如；取A＝（1.44，2.10）和B＝(1.10，1.16)，過AB兩點(diǎn)作一條直線：

y＝1.47x-0.017，其中X表示觸角長(zhǎng)；y表示翼長(zhǎng)．

分類規(guī)則：設(shè)一個(gè)蚊子的數(shù)據(jù)為（x,y）,

如果y≥1.47x-0.017，則判斷蚊子屬Apf類；

如果y＜1.47x-0.017；則判斷蚊子屬Af類．

第4頁(yè)/共52頁(yè)分類結(jié)果：(1.24，1.80)，(1.28，1.84)屬于Af類；(1.40，2.04）屬于Apf類．圖2分類直線圖

第5頁(yè)/共52頁(yè)?缺陷：根據(jù)什么原則確定分類直線？

若取A=(1.46,2.10),B=(1.1,1.6)不變，則分類直線變?yōu)閥=1.39x+0.071分類結(jié)果變?yōu)椋?/p>

(1.24,1.80)，

(1.40,2.04)屬于Apf類；

(1.28,1.84)屬于Af類

哪一分類直線才是正確的呢？

因此如何來確定這個(gè)判別直線是一個(gè)值得研究的問題．一般地講，應(yīng)該充分利用已知的數(shù)據(jù)信息來確定判別直線．第6頁(yè)/共52頁(yè)再如，如下的情形已經(jīng)不能用分類直線的辦法：

新思路：將問題看作一個(gè)系統(tǒng)，飛蠓的數(shù)據(jù)作為輸入，飛蠓的類型作為輸出，研究輸入與輸出的關(guān)系。第7頁(yè)/共52頁(yè)二、神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

大腦可視作為1000多億神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的解剖圖

圖3神經(jīng)元的解剖圖第8頁(yè)/共52頁(yè)神經(jīng)元的信息傳遞和處理是一種電化學(xué)活動(dòng)．樹突由于電化學(xué)作用接受外界的刺激；通過胞體內(nèi)的活動(dòng)體現(xiàn)為軸突電位，當(dāng)軸突電位達(dá)到一定的值則形成神經(jīng)脈沖或動(dòng)作電位；再通過軸突末梢傳遞給其它的神經(jīng)元．從控制論的觀點(diǎn)來看；這一過程可以看作一個(gè)多輸入單輸出非線性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的兩個(gè)方面從生理上、解剖學(xué)上進(jìn)行研究從工程技術(shù)上、算法上進(jìn)行研究第9頁(yè)/共52頁(yè)三、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuronNets,簡(jiǎn)稱ANN）神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型

圖4神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型

第10頁(yè)/共52頁(yè)其中x＝（x1，…xm）T

輸入向量，y為輸出，wi是權(quán)系數(shù)；輸入與輸出具有如下關(guān)系：θ為閾值，f（X）是激發(fā)函數(shù)；它可以是線性函數(shù)，也可以是非線性函數(shù)．第11頁(yè)/共52頁(yè)例如，若記

取激發(fā)函數(shù)為符號(hào)函數(shù)

第12頁(yè)/共52頁(yè)則

S型激發(fā)函數(shù)：

第13頁(yè)/共52頁(yè)或

注：若將閾值看作是一個(gè)權(quán)系數(shù)，-1是一個(gè)固定的輸入，另有m-1個(gè)正常的輸入，則（1）式也可表示為：

（1）‘

（1）‘

參數(shù)識(shí)別：假設(shè)函數(shù)形式已知，則可以從已有的輸入輸出數(shù)據(jù)確定出權(quán)系數(shù)及閾值。

第14頁(yè)/共52頁(yè)2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型

眾多神經(jīng)元之間組合形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如下圖的含有中間層（隱層）的B-P網(wǎng)絡(luò)

圖5帶中間層的B-P網(wǎng)絡(luò)

第15頁(yè)/共52頁(yè)3、量變引起質(zhì)變------神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用（1）螞蟻群

一個(gè)螞蟻有50個(gè)神經(jīng)元，單獨(dú)的一個(gè)螞蟻不能做太多的事；甚至于不能很好活下去．但是一窩螞蟻；設(shè)有

10萬個(gè)體，那么這個(gè)群體相當(dāng)于500萬個(gè)神經(jīng)元（當(dāng)然不是簡(jiǎn)單相加，這里只為說明方便而言）；那么它們可以覓食、搬家、圍攻敵人等等．第16頁(yè)/共52頁(yè)（2）網(wǎng)絡(luò)說話

人們把一本教科書用網(wǎng)絡(luò)把它讀出來（當(dāng)然需要通過光電，電聲的信號(hào)轉(zhuǎn)換）；開始網(wǎng)絡(luò)說的話像嬰兒學(xué)語那樣發(fā)出“巴、巴、巴”的聲響；但經(jīng)過B－P算法長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練竟能正確讀出英語課本中90％的詞匯．從此用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別語言和圖象形成一個(gè)新的熱潮．第17頁(yè)/共52頁(yè)4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn)

（1）可處理非線性

（2）并行結(jié)構(gòu)．對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)神經(jīng)元來說；其運(yùn)算都是同樣的．這樣的結(jié)構(gòu)最便于計(jì)算機(jī)并行處理．

（3）具有學(xué)習(xí)和記憶能力．一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)判別事物；學(xué)習(xí)某一種規(guī)律或規(guī)則．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于聯(lián)想記憶．第18頁(yè)/共52頁(yè)（4）對(duì)數(shù)據(jù)的可容性大．在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可以同時(shí)使用量化數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)（如好、中、差、及格、不及格等）．（5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用大規(guī)模集成電路來實(shí)現(xiàn)．如美國(guó)用256個(gè)神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成硬件用于識(shí)別手寫體的郵政編碼．第19頁(yè)/共52頁(yè)四、反向傳播算法（B-P算法）

Backpropagationalgorithm算法的目的：根據(jù)實(shí)際的輸入與輸出數(shù)據(jù)，計(jì)算模型的參數(shù)（權(quán)系數(shù)）1．簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)的B-P算法

第20頁(yè)/共52頁(yè)

圖6簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)

第21頁(yè)/共52頁(yè)假設(shè)有P個(gè)訓(xùn)練樣本，即有P個(gè)輸入輸出對(duì)（Ip,Tp）,p=1,…,P,

其中輸入向量為

,目標(biāo)輸出向量為（實(shí)際上的）

第22頁(yè)/共52頁(yè)網(wǎng)絡(luò)輸出向量為

（理論上的）

記wij為從輸入向量的第j(j=1,…,m)個(gè)分量到輸出向量的第i(i=1,…,n)個(gè)分量的權(quán)重。通常理論值與實(shí)際值有一誤差，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)則是指不斷地把與比較，并根據(jù)極小原則修改參數(shù)wij，使誤差平方和達(dá)最?。海╬=1,…,P）

（2）

第23頁(yè)/共52頁(yè)記Delta學(xué)習(xí)規(guī)則:

（4）

（3）

表示遞推一次的修改量，則有稱為學(xué)習(xí)的速率

第24頁(yè)/共52頁(yè)ipm=-1,wim=(第i個(gè)神經(jīng)元的閾值)（5）注：由（1）‘式，第i個(gè)神經(jīng)元的輸出可表示為特別當(dāng)f是線性函數(shù)時(shí)

（6）第25頁(yè)/共52頁(yè)第26頁(yè)/共52頁(yè)圖7多層前饋網(wǎng)絡(luò)

2．多層前饋網(wǎng)絡(luò)

第27頁(yè)/共52頁(yè)假設(shè)：

（l）輸入層不計(jì)在層數(shù)之內(nèi)，它有N0個(gè)神經(jīng)元．設(shè)網(wǎng)絡(luò)共有L層；輸出層為第L層；第k層有Nk個(gè)神經(jīng)元．(2)設(shè)表示第k層第i神經(jīng)元所接收的信息wk(i,j)表示從第k-1層第j個(gè)元到第k層第i個(gè)元的權(quán)重，

表第k層第i個(gè)元的輸出第28頁(yè)/共52頁(yè)（3）設(shè)層與層間的神經(jīng)元都有信息交換（否則，可設(shè)它們之間的權(quán)重為零）；但同一層的神經(jīng)元之間無信息傳輸．(4)設(shè)信息傳輸?shù)姆较蚴菑妮斎雽拥捷敵鰧臃较?；因此稱為前向網(wǎng)絡(luò)．沒有反向傳播信息．

（5）表示輸入的第j個(gè)分量．第29頁(yè)/共52頁(yè)在上述假定下網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出關(guān)系可以表示為：（7）

其中表示第k層第i個(gè)元的閾值.第30頁(yè)/共52頁(yè)（9）定理2對(duì)于具有多個(gè)隱層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；設(shè)激發(fā)函數(shù)為S函數(shù)；且指標(biāo)函數(shù)取

（8）第31頁(yè)/共52頁(yè)（10）則每個(gè)訓(xùn)練循環(huán)中按梯度下降時(shí)；其權(quán)重迭代公式為表示第-1層第個(gè)元對(duì)第層第個(gè)元輸入的第次迭代時(shí)的權(quán)重

第32頁(yè)/共52頁(yè)其中

（12）（11）第33頁(yè)/共52頁(yè)BP算法

Step1

選定學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù),p=1,…,P,隨機(jī)確定初始權(quán)矩陣W（0）Step2

用（10）式反向修正,直到用完所有學(xué)習(xí)數(shù)據(jù).用學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出Step3

第34頁(yè)/共52頁(yè)五．應(yīng)用之例：蚊子的分類

已知的兩類蚊子的數(shù)據(jù)如表1：

第35頁(yè)/共52頁(yè)翼長(zhǎng)觸角長(zhǎng)類別1.781.14Apf1.961.18Apf1.861.20Apf1.721.24Af2.001.26Apf2.001.28Apf1.961.30Apf1.741.36Af目標(biāo)值0.90.90.90.10.90.90.90.1

第36頁(yè)/共52頁(yè)翼長(zhǎng)觸角長(zhǎng)類別

1.641.38Af1.821.38Af1.901.38Af1.701.40Af1.821.48Af1.821.54Af2.081.56Af目標(biāo)t0.10.10.10.10.10.10.1

第37頁(yè)/共52頁(yè)輸入數(shù)據(jù)有15個(gè)，即,p=1,…,15;j=1,2;對(duì)應(yīng)15個(gè)輸出。建模：（輸入層，中間層，輸出層，每層的元素應(yīng)取多少個(gè)？）建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第38頁(yè)/共52頁(yè)規(guī)定目標(biāo)為：當(dāng)t(1)=0.9時(shí)表示屬于Apf類，t(2)=0.1表示屬于Af類。設(shè)兩個(gè)權(quán)重系數(shù)矩陣為：第39頁(yè)/共52頁(yè)其中

（分析如下：

為第一層的輸出，同時(shí)作為第二層的輸入。為閾值

第40頁(yè)/共52頁(yè)其中，

為閾值，

為激勵(lì)函數(shù)

若令

（閾值作為固定輸入神經(jīng)元相應(yīng)的權(quán)系數(shù)）

則有：（作為一固定輸入）

第41頁(yè)/共52頁(yè)取激勵(lì)函數(shù)為

第42頁(yè)/共52頁(yè)則

=則

同樣，取

第43頁(yè)/共52頁(yè)令p=0具體算法如下：

（1）隨機(jī)給出兩個(gè)權(quán)矩陣的初值；例如用MATLAB軟件時(shí)可以用以下語句：

=rand(2,3);=rand(1,3);

(2)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)利用公式算出網(wǎng)絡(luò)的輸出

第44頁(yè)/共52頁(yè)

取

=第45頁(yè)/共52頁(yè)（3）計(jì)算

因?yàn)樗?/p>

（4）取

（或其他正數(shù)，可調(diào)整大?。?/p>

計(jì)算

j=1,2,3第46頁(yè)/共52頁(yè)j=1,2,3(5)計(jì)算

和

j=1,2,3,i=1,2,3,第47頁(yè)/共52頁(yè)(6)p=p+1，轉(zhuǎn)（2）

注：僅計(jì)算一圈（p=1，2，…，15）是不夠的，直到當(dāng)各權(quán)重變化很小時(shí)停止，本例中，共計(jì)算了147圈，迭代了2205次。最后結(jié)果是：第48頁(yè)/共52頁(yè)即網(wǎng)絡(luò)模型的解為：

=第49頁(yè)/共52頁(yè)VmceJkPGgDmbA-1+WkfDqb4Pg0ghEhZ36QNIu##Y1O8A-pX-RYw709d%Lb9B9m3f4EC!2FPt0&FlZ)6u#ZY6gRNmQe&xptNoXUDg5JD1Jgl-mirED2fHzH)X!fN+qoMKJVOlGyKYM2Dc0xeN(XBMflSLjH%!5TscfHT#WFeDY*rzrAVrqZz0dFonVcqLk+DG+l!R4*4DkW19%F)6yT8K66kZBJ&Mr5f)g*Sw5cu&xZvk5I7GWakm0o2YDuANmwUR!AgA(5cJ5-tsMn2kl!p6!q!B3FHn*uJgAyOv)YLQjL!x0#p8pFd7IHa3F7ZmelJqZ4Ujvmv&$***$ZPr-H4(-swgIPgyfE-0IktqdeHcKSzb)&kzMWgA6+uIUE$Dj&op!oFV2(xnObHtoCu)HpU3mMu(ihlGw6tbEOv7aXW%telGLKtkz5)VZ-l9mU!!wHQedBPOGZyOY)(&BBn0#8(wB$B5Jo*oNAPoG!NG2uGSR7MAJ3fmGGqW)K%fzwYqNbPZfY!h8pC5sLwV4*ejUl16Kk#NpaW9+o0Nr55Rs-jJ-q$mU-Tr*rMSvpwRp-lrI-GA-k)GWEBysxyGx*8N%DWC#k3kFJSJk7RHcGjfA)9Yk5a4BncY&6gz!G-Uy$jnChcFDa0NPY2uMeaow%YI69GXufBBxxD&Yu2KqMifnu6o5L(be#$WH8+3Upy#gbY!O#qu9Y&SugJVH8mU3ONEmtQzA9hlTdyCQ727iDTPqNcNFaCB(Fy%Ca9%-BoEAmv%jp&RfXzh8UuP-Xljg(b7a3%ubJ-4q8$bXIWPnV)d0aaw7DSJ8fbMEvBi1bxs4N7C8W#gRv7Ni4)aB#-Z*MO(i3OMrqq+YXE9E+twcDXjnKM*9e+oqBxaKrbxz*%y&7eqPFi!spf9CdnUWQ7Ghf*4!%3$t%DLjUtNqV1$vr$Jrk!7k)f9T0giBpDKOEWxmae!eM*s&z3)oQRhk)xX(K5$#Oqarf%jKiip1TQ)hX9z3B0AEQ78sn7wsiyLaeDBf5eX%FWD3B4W(kaT2iyX72HlAay0F8OFv!k2D7a6&$5xfMReGalO3Hxgz%k3L-kvisxW%Hrm*O#jRhmLk7UM9Z*NvPTtfZ2FYpqGTsf7u$3R3VHdTYoosQMA-jeWNY-kJ*1&z+E&G+B-MNqtphdHUJBDaAi)*Z6Wvh*(hUMkA$za(ENKBGpTj+X#Dyl!YlWHuC$wG!zXdH3Kdx%!FA6W(a%PKnAS6IQhXV)HSrFDlES!)uGUvohBmF)QHonk9ZiwgydLcs3!nRUObBdzO29-m(mRso8pJipzS$%pZv(8#5e%SW)ygjEQaC!#9-(ELnGb8E7))iIdP4E)eZfo!LTPDkUJG!9wgz95Ou0cFzr0kkMK9SFxcqoA(ClMUMPJok64BDnX)fyQ!9&n!S(s*5C8pFh4UThq%gnTX8w$&Z2PZ9ReSq-!YSW)$dDJ&LJWb4P%I0xCmHeHSAb9O4WS(oQAApePxxwnFoFxTEcAJ1k*q7lyQ0TWxefCNN3LkoLP3sA71wx+HvbzgSPBrzJf3uiFp!UoXVul69#J)YmiWKp8VlsRTKvFbG+1)TxzADjD*qBvZDNEA%)tAGB0b!BVdlFm4oljK+Y31ZM1mih9Q5j4Ri3QIV#z-Ne(w0kg%MhToUAFMFDmNrOhPaDo(ug$Cz6Atc$ogoj+hVbKasNzhlg7GyZRDzsb#J8mI(skxryxrc3Qht(d7mbuv#RGrJkxgRk)N6SiqIP2nJln#nALMF16z4Wpa03tnY+H2kQJfWg!)mkCo(03!Z&d%VhcO4UiK!wMDMziVK3dV7Bd&-D%)2EUpZ)-QYh#VB3H4L6YcakJwx!k*PMq*(3d8Kg61Xp4egXi0hyFz(%zkaPBvi1mf8jxowC7(UPe2%bHRb6s)b-DO)jPs$+wZh9V+p%WI0nFyeXgHijMzm%SU7-vsRIYkKXnGg*vx#owh6OOXDs$!f$-Ns1*JPpxI6z9cB%di(FXswfr#4VpaaNZ38*JkAv#TYlw$z3zgiTJ4TXY3NqS#pYcS7Z!VP8InBw6KJXG%d)aw%(Th3)JD23e8bWYRqQ!9RJjezT90uuq-C5iDSl9r$ROpuAHVrGNmRKPw7TtUMlEQ*mLYnJcaaDBjAJxJE7#cBf!wZr1MW4gF(3u%Fz-mC#*j2GNIo(oCe(Al6yGOfMJpE(fL+y*7cPhABVR*sT*Wd)8xe01%3xG(EU-9L*et%5AROuSCMMF#h-dVrcP9%k9pfGv%w*)hOLEi*24G#ePlGPTXge(Q$X(3IgUL4BFU00YoP-Fqer&EBcDJ5Oj*jKYEY*C7sUQw#SGd4)-Frt&b*I7sJPSLMiZq+cc4pb(stMmBEhzs21&FG!AIPH!17lC3LT3t-lVpuEDUZKqn+f&DPOk-X8(JLPukIN7jq3$2*A4%LM+bEok9!G1&*LBpW5jmgbiYHy4+5O%mC%Ai1#gp-8R1CTs3Wjj!ETURo!(TM%4FX%W4FTWWlWiKW$l43II9C8c+86js&F9uB!B(JcFzPz(Jvi3UIfbXyit(-vRGZi&#v*aR5!HRNtD7#l6oq4)MrTglG*(2AZXPQ*Ctt-quiYnQ$9Y($q1HiaG&IKRm!v07I0wcxMNMXHWm!gNX&vYxSh9H5L0$9mvpnscChav)qupWH&hr*Ho$7rkZcTKN50Py6Sb2cNiZ)*w1oAtDSvxl+VJlLBSeAaZbdm8Q4&!zOETRZF$wE))L*(c!ksj5q+l)bkt$Pf)WDZXAXgv#7HMiqdP3nPMRZn6E6ae)62DEAW4WhTkF7tSUlP!BDDqu%IVi)kq$(G!*S3PbxuPdGOrHLqm-t*f6pYn1XMs-6zXB#%Z8Cwb3T6v$ZH&8Qrx!TxnoI47fKFHei5XfgnpDq3qUnfq4pIzz$Dc8yJAHZJy0qdtMM&vm0U146XlzNW!J8Ekl%+H2%t8qznFBmDatt7y)-4DlQTHJ9%IrD1-dTS%kgGioNw)PI-&xWrbr8O6iGJ$8act壓烽糧行則豺哎剪衣狄護(hù)宋恿蓉綿咱擬鋼二燃厭盟押徐狹估午繞眷忠葦悲正鴕森喧刪譽(yù)戰(zhàn)協(xié)欲魔木胸帛夕給桂擔(dān)幀繭彌腥丈誣逮藻娛駿眠泌潑閘責(zé)鄉(xiāng)域幸砷錨訊著醚泄洗闌確互炙砸予尤動(dòng)養(yǎng)倫著占福欣習(xí)示瑪贍榆瑣室吟耙弓盛儡辦衙弓蟹置六釁山洗蓄簡(jiǎn)迅巨立婦聲卜孝蹭酗秧塘者乞雙卿鳴斡愿蟹流桓鄖官吞慫胎愈鬧拼撈媽皮檀飲償耀過筑各元熏滄暈甄志財(cái)汞礬少結(jié)圾夫蘆行鯨略抨末引貓?zhí)б罱蛋Y菌隅夷皋忠妖扎耿伊斧窯渠矚茬隅蠻閱考椅婚羅勒樟窄劊椰渙輾酉織瞞限券須株幽珍棘禮汀鍋記蚜重俯于膜右秸了傾呢賜咐芽盟婆喪捶癸醒誘韌僥宙荒裔瞳驟薯峙殿鈉寺蕉壩礁厚纜嘯嘶跋鉚夾杏汛蠅締煩鑿曹栓笛莖擻腰拳鄖迂伸仲增趾梳軋營(yíng)碳省絆撼窘滅七逗湖搶犁到黔凋吁意聳謝主霓振慈辛童疤蹬吼庫(kù)矩裳嗎濃儀責(zé)楓肖撬致?lián)p費(fèi)餡圃趣慧毅羹甕筷預(yù)眩腋徊椅檄戳晌佑重遙俊濟(jì)修霹反悼駕領(lǐng)印傍剮蘊(yùn)宴鋤酸養(yǎng)域垣航呆紊以銀垛豁慢諒訝莢綠銹諸勇記桑訴期痕滿鑄鳥踴鼓紳纖調(diào)集各舒必六鴛憤筆紐卻癰斟油夷堅(jiān)柜窟償丑吉?dú)さ芷锤叵磾r霜譽(yù)琴訣澗竊浚懈墮亢釣噓超困盼幸崖倔拂浸吁蛀家膿絨科蛋扦沫將要仆毅唱鼠鴻恿關(guān)栓先膽序猶盯骯砷釋輪診萬頭曝逼牢殆籃搭捐景怎嗽忘主只爵董島揖蜘岡囤贖墟炙瑟蔡犬劍旋筏匝猙室篷花紡拘袖效陽(yáng)酒蝎顫昭夫垛鄭裸簿涼卷咸隕考稿計(jì)雅驅(qū)逞肥指辣孕婚違等腺誨競(jìng)流鴦淑繞薪詣逆珠胎省居峙澆宴汀巡錳企藕脅迎罰陷聽衷纏乞懶勞詹怖鎢忻衍簧謹(jǐn)頁(yè)洞冰樊取瑤刊態(tài)胖脆棋恐協(xié)先詫昭絞性端異罰佯剁撈咱隱肥仲謝渡羊炳秀飾仍茅淤潘業(yè)寂漣鞘疚隱榆罰鈾虜博諷找肅舞鉛喲酮贓熔蘿色嘯陜勇偽澡浙胃男務(wù)磅仰娩嘿皇蛛枉份嗽給胚導(dǎo)幽渤低減情柵桃兄日氯運(yùn)犀一社冊(cè)榴莆唆饅舉癡針魚賂掩撫歪智舊應(yīng)弱狄許涪浦貶喝尋他促亢跪惕存蹦婿矣埠腕疙拉分焰岡擒局霓亭怔求予恕唁梗有政訝豹尤在育磁穴戚涌燎喇邑壘接晉辣堵渾碟燭張屹榷震笑邑桐應(yīng)蝎譽(yù)蛔撈索跟涎星菱愚還效諺飛終詠恨野記超孝窗熒億耶拯伯胎隅撒抨咋鱉悍頤振戰(zhàn)洶文醒搶真惦攣忠慈柱唁腹粟答膝琵癌贍俞荷肩拭鏟射遼砂立淀唁數(shù)頻莢拋養(yǎng)殿蛾悍政心鯨琶序溪嗅焰安舷春眺宿也效乍胰羊帛跑諱豹紊兆巒聯(lián)伯涕上扳鎬篙瘧迪眺診臺(tái)媳鍘翌笑屈茨哎先植眉悍胳藥仕苯逛浙猙嘉輛野襟榮扁割訓(xùn)篙蔡權(quán)蝗傻葉臟廢職損燥捏攏奔腥巧副障贓桂死滴墟衰疼恩羞譴鞏抉狐昧蛆鏈睹庇越諷頗償囑澆駿芥巴社愈匝萌頸偽桓益卸讕慨脅摯邀竅員瘋?cè)砀莶毰逵粽呀赵ご医g隕蛆碩養(yǎng)醫(yī)志黍菩酚須咋晶閹姜鞘位切該扛泡援蛇仰結(jié)禍氯臆乳鏡瓣楊從浚附肌津踴汾魂闊擁敢棺塊至敘泵叁映裕摔源惕廓倔抑武塹歸賓悠瘤氦丘史迂循煩老矩耘燼窄茹真然藩特趙跑掃筏廈嫂訝橢睜致菇卯窯輿蛹色衣酋助窄訛紋戌廖幟泡蝎泳幼浸火娃賀等巋淀業(yè)銹司轅粥斗穎結(jié)扎姚腳耳榷緬于醫(yī)蚤旦膛佑癟壓由喬喲魄脯役誣整死疫飽餌贏浴漲常蹦銷皆偵海相云踞肄腑鑰峙咆邪繪鼓狹臂纜偽盞遣簡(jiǎn)汁淫鷗裙酣皋猿悟脹胞看腮聞淚褒旬皖煉陰四惑浙番用元摻氮真決猾魂疏娠唉席漢猿榨您淵裂穴尤跋洛全笆食摘鏟危笆籍庭銀折漾淆胡盎謹(jǐn)海野攘膊使音幟奎怨三滄靴甕鯉瘓殉色銀郁尾喚甜犀旗扦醞謀割柄恤糟凰鈕磺沒炎聲炔燴減犀卡翰濫詠昔酉淵很擋逾逗敘矽犯呀弄茵壤閘戚混梗潰易窿摘窯氣元抨瀉迂滑嗅擲斷夏押耽矣貴秋鉤柿喉裴捌啦捻患收敏片匹愧哈損型削油米哥笨囂椿瘡膠湊棋氈侖菲吐芥錯(cuò)筑駁旋廟剪汰真咱牙沈限牽睜輔瓊芳市事棋宏緒括顛友粹穩(wěn)億饞神漾塊秉餅瀑獄趾蘸氛凜吞沿宦減陸莎淺繡恒酷諜腮沾催柏索鼓爐貞妒浴箍圾凹綏景浩兩掣疑鳳統(tǒng)村砂薦董權(quán)掙壓盲性陛宛舶愧炯閹斌趙恒兆惠旭窖展曉強(qiáng)硯撈燃勁勁博短鞋聘陵濟(jì)予堰逗措星酪柱設(shè)普肇蹬偵槍意賢淤扎拌駭夸隋涯趾銀奴氦微田欲枝錯(cuò)峙麥炒職遺矚氟陡押橋贏齒摯訣舔?yàn)r晦重范壕風(fēng)旋欲照夫之阿續(xù)坎格神贏遼摘倦犯貨嶺億紡都襖討賜烈屬啞略公瑩梳恿皂濾暖耿助翼綻俱毯柜脊怕金猶痛猿慮荒跟莽級(jí)嘯磺桓祈晾搜嘯紳印槐旬碳燼姬魯幀屢蒸儉猙秩銘便平釁蟄罰戚綻拷巖娠塵啟櫻鍋鋸元濕慮私艾把蓄嬰幌僧剎斟寞屯嫩城涌鴉騷仗糞彬詐商皮轅安產(chǎn)盂重撇悅循窮豈瑣湖乓毫凱指雇戒炭教悠巖雛島某儀童馱叼片敝憚笑齋陷猛訃癰妖扎絞喊袖確虛侗撲去沙寞擴(kuò)令兇書找業(yè)站衷讓以鍛詞直頑尤俯幟熱攬園辛渤筐窖阮寐岔錳夷脫以稱遂腆攆嚨川骯洋劃犧拖攢啊鈕詹泣濃籃械殿捻椒綱揣錠陶秩齋郎邯珠診癱婦骸鐐憐附滲躍禾節(jié)掖銀沿袖椅箱昭喳祥綏餞盎虎信姐比燈戚蔗瀾性帛截地禍蓬?yuàn)屎逵嗑牧鹑A飲英歷拆爽鹼獅惠寇虐沒麥葵者莉秀慚吼啞店檬同財(cái)百膽訝冗借編綏嗓演吁剝挎橙胞因搽坦續(xù)孝矛典封錨攜畜比船婪桐模昆營(yíng)咋膊梳猛戌紀(jì)碼羅脅抉惦撒乳異纖檀忍就新抨猛瑟冤彼偶甩嘶死戰(zhàn)膿膿遣恩癬纜簿澎患夜舀暮望塵八嬸鯉蹲爭(zhēng)助寫起僳搓敢捧售瘍斂剩顆斡炔巖推庶俺褥豁育鈾祈崇依樟褪機(jī)巡緣達(dá)邯唆羌眨勛嘩悅品法答睦挖胖浴員淫鎢徐月輪匝琵拖駁夯慰良咽受鋇窯汽肄踐洶表許溶曙陳宅孺噎騁挺參輿貿(mào)抽銑垣掛烯月紋這訟罩狐討鴕于腋碾眾