設(shè)計一 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境多參量智能監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計

1、設(shè)計一 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境多參量智能監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計一、目的和要求1 目的（1） 通過本次綜合設(shè)計，進一步了解智能檢測技術(shù)的基本原理、智能檢測系統(tǒng)的建立和智能檢測系統(tǒng)的設(shè)計過程。（2） 提高學生有關(guān)工程系統(tǒng)的程序設(shè)計能力。（3） 熟悉matlab語言、虛擬儀器如labview軟件以及在智能檢測設(shè)計中的應(yīng)用。2 要求（1） 充分理解設(shè)計內(nèi)容，并獨立完成綜合設(shè)計報告。（2） 綜合設(shè)計報告要求：綜合設(shè)計題目，綜合設(shè)計具體內(nèi)容及實現(xiàn)功能，結(jié)果分析、收獲或不足，程序清單，參考資料。二、實驗設(shè)備及條件pc機matlab7.0、labview8.2軟件安裝盤傳感器：drwz-5-b型溫度傳感器、drzs-5-

2、a型聲傳感器、drgs-12-a型光傳感器、drsd-5-a型濕度傳感器、nap-21a型二氧化碳傳感器drvi快速可重組虛擬儀器平臺drdaq-usb型數(shù)據(jù)采集儀tektronix tds1002 60mhz示波器三、實驗原理、內(nèi)容本實驗培養(yǎng)學生掌握掌握多種傳感器（三種以上）檢測特定環(huán)境的多項環(huán)境指標參數(shù)，包括溫度、濕度、光強度、可燃氣體濃度等，采用微處理器技術(shù)對多路信號進行信號獲取，采用虛擬儀器技術(shù)實現(xiàn)對這幾種參量的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行智能信息處理，包括應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，專家系統(tǒng)，數(shù)據(jù)融合技術(shù)等信息技術(shù)，實現(xiàn)可視化的人機交互界面。學生學會智能系統(tǒng)設(shè)計和實驗的基本技能，鞏固學生所學的智能檢測技

3、術(shù)的理論和方法，著重于培養(yǎng)學生智能系統(tǒng)的設(shè)計構(gòu)想、實際方案和實驗方法，培養(yǎng)和建立智能系統(tǒng)的整體系統(tǒng)設(shè)計概念。1系統(tǒng)的整體設(shè)計實驗總體結(jié)構(gòu)如圖1-1所示。本結(jié)構(gòu)由pc機、環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)、傳感器、usb數(shù)據(jù)采集儀以及相應(yīng)聯(lián)動系統(tǒng)組成。usb數(shù)據(jù)采集儀完成對各傳感器的感應(yīng)數(shù)據(jù)信息檢測、采集, 并將采集到的信息傳遞給pc機，進行數(shù)據(jù)融合處理，同時實時傳給監(jiān)控系統(tǒng)。監(jiān)控系統(tǒng)擔負著信息的顯示、設(shè)置系統(tǒng)報警等工作。2.數(shù)據(jù)融合技術(shù) 多傳感器數(shù)據(jù)（信息）融合技術(shù)是20世紀70年代產(chǎn)生并迅速發(fā)展的一個新的學科。多傳感器數(shù)據(jù)融合（multisensor information fusion）是指對來自多個傳感器的數(shù)

4、據(jù)進行多級別、多方面、多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無法獲得的。嚴格來說應(yīng)該稱這種理論為多傳感器信息融合，因為信息的概念更廣泛、更具有概括性，而針對于實際中的應(yīng)用，在工業(yè)現(xiàn)場中要處理的對象就是多傳感器的檢測數(shù)據(jù)，故本設(shè)計中均稱為多傳感器數(shù)據(jù)融合。數(shù)據(jù)融合包括對各種傳感器給出的有用信息進行采集、傳輸、分析和合成等處理過程。一般認為數(shù)據(jù)融合是信息的綜合與處理過程，對在不同的時間序列上獲得的各種傳感器信息按一定準則加以綜合分析，完成所需的決策和估計任務(wù)。3.數(shù)據(jù)融合技術(shù)的分類多傳感器信息融合構(gòu)有多種模式，目前對其分類可歸納為下列4種：按功能分：檢測級、位置級、

5、屬性通訊、態(tài)勢評估級、威脅估計級；按結(jié)構(gòu)分：并行結(jié)構(gòu)、串行結(jié)構(gòu)、分散型結(jié)構(gòu)、樹狀結(jié)構(gòu)、反饋結(jié)構(gòu)；按信息處理方式分：集中式、分布式、混合式；按層次分：數(shù)據(jù)層、特征層、決策層。本系統(tǒng)的二級融合方法采用的就是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。常用的數(shù)據(jù)融合方法比較如表1-1所示。圖1-1 系統(tǒng)總體設(shè)計結(jié)構(gòu)圖表1-1 常用的數(shù)據(jù)融合方法比較融合方法運行環(huán)境信息類型信息表示不確定性融合技術(shù)適用范圍加權(quán)平均動態(tài)冗余原始讀數(shù)據(jù)加權(quán)平均低層數(shù)據(jù)融合卡爾曼濾波動態(tài)冗余概率分布高斯噪聲系統(tǒng)模型濾波低層數(shù)據(jù)融合貝葉斯估計靜態(tài)冗余概率分布高斯噪聲貝葉斯估計高層數(shù)據(jù)融合統(tǒng)計決策理論靜態(tài)冗余概率分布累加噪聲極值決策高層數(shù)據(jù)融合證據(jù)推理靜態(tài)冗余

6、互補命題邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合模糊推理靜態(tài)冗余互補命題隸屬度邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)動、靜態(tài)冗余互補神經(jīng)元輸入學習誤差神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)低/高層產(chǎn)生式規(guī)則靜態(tài)冗余互補命題置信因子邏輯推理高層融合4.數(shù)據(jù)融合的過程傳統(tǒng)檢測系統(tǒng)的工作過程是：檢測信號送入a/d轉(zhuǎn)換，將數(shù)字信號經(jīng)過簡單的預(yù)處理后送入計算機，在計算機中就以此為依據(jù)對系統(tǒng)進行各種判斷和決策。應(yīng)用了數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)與傳統(tǒng)的系統(tǒng)有所不同，它是綜合多個/多種傳感器的測量數(shù)據(jù)，在計算機中對數(shù)字信號還要進行進一步融合處理。數(shù)據(jù)融合過程主要包括多傳感器（信號獲?。?shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合中心（特征提取、數(shù)據(jù)融合計算）和結(jié)果輸出等環(huán)節(jié)，其過程如圖1-2所示。

7、圖1-2 多傳感器數(shù)據(jù)融合過程由于被測對象多為具有不同特征的非電量，如溫度、濕度、光照、噪聲、二氧化碳含量等，因此首先要通過傳感器轉(zhuǎn)換電路將這些非電量轉(zhuǎn)換成電信號，然后經(jīng)過a/d轉(zhuǎn)換將它們轉(zhuǎn)換成能由計算機處理的數(shù)字量。數(shù)字化后的電信號由于環(huán)境等隨機因素的影響，不可避免地存在一些干擾和噪音信號，通過預(yù)處理，采用濾波等方法濾除數(shù)據(jù)采集過程中的干擾和噪音，得到有用信號。預(yù)處理后的有用信號就送入融合中心進行數(shù)據(jù)融合，經(jīng)過特征提取，并對某一特征量進行數(shù)據(jù)融合計算，最后輸出融合結(jié)果。1）信號的獲?。憾鄠鞲衅餍盘柅@取方法很多，可根據(jù)具體情況采取不同的傳感器獲取被測對象的信號。工程信號的獲取一般采用工程上的專

8、用傳感器，通過a/d轉(zhuǎn)換器將非電量信號或電信號轉(zhuǎn)換成計算機i/o口能夠接收的電信號，在計算機中進行檢測信號的高級復(fù)雜處理。本設(shè)計中，對環(huán)境中參數(shù)的檢測都需要專門的傳感器進行檢測，轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的電信號，然后進行a/d轉(zhuǎn)換或直接送入數(shù)據(jù)采集卡，進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理。本系統(tǒng)采用了多功能的usb數(shù)據(jù)采集卡實現(xiàn)多傳感器檢測信號的采集。相應(yīng)的傳感器型號將在第三章介紹。2）信號預(yù)處理：在信號獲取過程中，一方而由于各種客觀因素的影響，在檢測到的信號中常常混有噪音。另一方而，經(jīng)過a/d轉(zhuǎn)換后的離散時間信號除含有原來的噪音外，又增加了a/d轉(zhuǎn)換器的量化噪音。因此，在對多傳感器信號融合處理前，要對傳感器輸出信號進行預(yù)處

9、理，盡可能地去除這些噪音，提高信號的信噪比。信號預(yù)處理的方法主要有取均值、濾波等。3）特征提?。簩碜远鄠鞲衅鞯脑夹畔⑦M行特征提取，特征可以是被測對象的各種物理量。在環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)中，需要檢測的參數(shù)很多，包括光照、溫度、濕度、二氧化碳、噪聲等參數(shù)都需要進行區(qū)別，采用數(shù)據(jù)采集卡的不同采集通道分別對這些數(shù)據(jù)進行采集，并將這些檢測數(shù)據(jù)進行標識，將各種參數(shù)的檢測值分配到不同的變量中。4）融合計算：這是數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵。實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合的算法很多，對于不同的應(yīng)用場合與應(yīng)用要求融合算法也不盡相同。主要有數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、估計理論和識別技術(shù)等。融合計算主要是對多傳感器的相關(guān)觀測結(jié)果進行驗證、分析、補充、取舍和狀態(tài)跟蹤

10、估計；對新發(fā)現(xiàn)的不相關(guān)觀測結(jié)果進行分析和綜合；生成綜合態(tài)勢，實時地根據(jù)多傳感器觀測結(jié)果通過數(shù)據(jù)融合計算，對綜合態(tài)勢進行修改等。四、實驗步驟1. 環(huán)境多參量傳感器選型本設(shè)計中可采用nap-21a型二氧化碳傳感器,該傳感器由氣敏探頭和溫度補償探頭組成，其中氣敏探頭中敏感器件的基本構(gòu)造是：陽極使用金（au），陰極使用包含有碳酸鋰（li2co3）的金電極，在陽極與陰極之間放置了含有na離子的固態(tài)電解體。這樣，當空氣中的co2濃度發(fā)生變化時，氣敏探頭的直流電阻會產(chǎn)生變化。經(jīng)電路的處理，會將該電阻的變化轉(zhuǎn)變?yōu)殡妷盒盘栞敵?。在正常的工作條件下，傳感器本身輸出特性是線性的。nap-21a型二氧化碳傳感器主要性

11、能指標有：額定電壓dc1.80.1v；電流120130ma；使用溫濕度范圍-1050，95rh%以下；靈敏度0.2mv/%co2；氣體濃度范圍0100%。噪聲傳感器選用drzs-5-a 型聲傳感器,drzs-5-a型聲傳感器結(jié)構(gòu)簡單，使用方便，適用于測量各種環(huán)境噪聲和機電設(shè)備噪聲。主要技術(shù)性能指標：工作電壓是+5v直流；輸出電壓范圍0+5v；工作距離03m；靈敏度(0db=1v/pa)-502db；信噪比為58db；工作溫度范圍-10+50；指向性是單向；響應(yīng)頻率2016khz。溫度傳感器選用drwz-5-b型溫度傳感器，drwz-5-b型溫度傳感器可以直接測量各種生產(chǎn)過程中在溫度范圍內(nèi)的液體

12、、蒸汽和氣體介質(zhì)中的溫度以及固體介質(zhì)的表面溫度。主要技術(shù)性能指標：工作電壓為+5v直流電壓；輸出電壓范圍0+5v；測量范圍0100；靈敏度0.5；工作溫度范圍0+100。傳感器選用drsd-5-a 型濕度傳感器，drsd-5-a型濕度傳感器小型，重量輕，溫度的依存性小，性能穩(wěn)定，響應(yīng)速度快，濕度感知范圍廣，可以測量空氣中的水分含量，多用于谷物、塑料等顆粒狀介質(zhì)的水分檢測。主要技術(shù)性能指標：工作電壓為+5v直流；輸出電壓范圍05v；測量范圍595%rh；精度為3%；響應(yīng)速度為5s；恢復(fù)速度為10s；溫漂為0.1%rh/。光傳感器選用drgs-12-a 型光傳感器，drgs-12-a 型光傳感器是

13、采用光敏電阻和信號調(diào)理電路構(gòu)成的一種一體化傳感器，其傳感器探頭部分采用光敏電阻，信號調(diào)理部分經(jīng)過二次封裝以后集成在一體，調(diào)理電路的供電和檢測信號的輸出通過數(shù)據(jù)采集儀完成。主要技術(shù)性能指標：工作電壓為+12v直流電壓；輸出電壓范圍0+5v；光譜峰值為560 nm；亮電阻(10lux)為2030k；暗電阻為3m；工作溫度范圍-20+85；檢測距離010mm。2數(shù)據(jù)通信的實現(xiàn)由于系統(tǒng)的主要功能是監(jiān)測功能，故這里的通信也是以數(shù)據(jù)接收為主。用labview實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子vi如圖1-3所示。圖1-3是labview實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子程序前面板。本系統(tǒng)數(shù)據(jù)通道選用通道2、通道4 、通道5、通道6、通道8 。

14、圖1-3 labview實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子vi框圖程序圖1-4 labview實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子程序前面板3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的設(shè)計與訓練結(jié)果可選取神經(jīng)元的作用函數(shù)為s型函數(shù)，將以上樣本數(shù)據(jù)歸一化處理后輸入網(wǎng)絡(luò)對其進行訓練。在matlab2007a軟件中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對網(wǎng)絡(luò)進行配置，其程序?qū)崿F(xiàn)如下：a=510 23 52 0.06 50; %輸入網(wǎng)絡(luò)輸入訓練樣本 400 21 56 0.05 42; 470 22.6 55 0.05 45; 420 20.4 55 0.06 49; 450 21.7 58 0.04 47; 370 26.2 46 0.09 55; 310 18.4 62 0.0

15、8 53; 276 17.8 65 0.08 54; 355 23.5 49 0.09 58; 280 19.6 61 0.07 57;225 28.2 38 0.11 65;190 30 36 0.14 64;180 10.4 78 0.12 71;210 27.6 37 0.12 76;150 13.1 74 0.13 73;60 33.2 25 0.16 85;35 6.5 82 0.15 81;80 32.7 29 0.18 82;45 3.8 85 0.17 82;70 7.2 82 0.15 84;b=1 0 0 0; %輸入網(wǎng)絡(luò)輸出訓練樣本1 0 0 0;1 0 0 0;1 0

16、0 0;1 0 0 0;0 1 0 0;0 1 0 0;0 1 0 0;0 1 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0;0 0 1 0;0 0 1 0;0 0 1 0;0 0 1 0;0 0 0 1;0 0 0 1;0 0 0 1;0 0 0 1;0 0 0 1;p=a;t=b;netp=newff(-1 1;-1 1;-1 1;-1 1;-1 1,7,4,logsig,logsig,trainlm); %創(chuàng)建一前饋bp網(wǎng)絡(luò)netp=init(netp); % 網(wǎng)絡(luò)初始化netp.trainparam.epochs=3000; %網(wǎng)絡(luò)的訓練netp.trainparam.goal=0.001;

17、net.trainparam.lr=0.01;netp,tr=train(netp,p,t);netp.iw1netp.b1netp.lw2netp.b2得到的誤差曲線如圖1-4所示。圖1-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練誤差曲線訓練完成后，得到的是網(wǎng)絡(luò)的各層權(quán)值和閾值。在matlab環(huán)境下，可通過netp.iw1、netp.b1、netp.lw2、netp.b2等函數(shù)調(diào)出各層的權(quán)值和閾值。利用save語句可將訓練結(jié)果保存起來，以備后用。4 調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的目的就是為了獲得合適的權(quán)值和閾值，為網(wǎng)絡(luò)仿真做準備。網(wǎng)絡(luò)仿真是用sim函數(shù)實現(xiàn)的，其程序如下：load(c:usersjinggydo

18、cumentsmatlabdata); %調(diào)用訓練結(jié)果a=510 400 470 420 450 370 310 276 355 280 225 190 180 210 150 60 35 80 45 70;b=23 21 22.6 20.4 21.7 26.2 18.4 17.8 23.5 19.6 28.2 30 10.4 27.6 13.1 33.2 6.5 32.7 3.8 7.2;c=52 56 55 55 58 46 62 65 49 61 38 36 78 37 74 25 82 29 85 82;d=0.06 0.05 0.05 0.06 0.04 0.09 0.08 0.08

19、 0.09 0.07 0.11 0.14 0.12 0.12 0.13 0.16 0.15 0.18 0.17 0.15;e=50 42 45 49 47 55 53 54 58 57 65 64 71 76 73 83 81 82 82 84;pp=a;b;c;d;e;outp=sim(netp,pp) %仿真其中，a、b、c、d、e代表5個輸入，分別代表一級融合的輸出結(jié)果光照、溫度、濕度、二氧化碳和噪聲。在labview軟件中設(shè)置系統(tǒng)的手動輸入控件，在matlab腳本編輯文本編寫調(diào)用以上程序語句，如圖1-5所示。 圖1-5 調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小系統(tǒng)5.數(shù)據(jù)處理過程 數(shù)據(jù)處理流程圖如圖1-6所

20、示。采集儀完成對各傳感器的感應(yīng)數(shù)據(jù)信息檢測、采集，并將采集到的信息傳遞給pc機，由pc機里的數(shù)據(jù)融合方法進行數(shù)據(jù)的分析、判斷、處理，同時實時傳給監(jiān)控系統(tǒng)，包括以下幾個方面：1）利用matlab進行環(huán)境參量訓練的程序、結(jié)果及說明2）環(huán)境多參量傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)人機交互界面截圖數(shù)據(jù)與說明3）經(jīng)過一級數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)前面板及程序框圖截圖數(shù)據(jù)與說明4）經(jīng)過二級數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)前面板及程序框圖截圖數(shù)據(jù)與說明圖1-6數(shù)據(jù)處理流程圖6監(jiān)測系統(tǒng)的實現(xiàn)一個好的監(jiān)測系統(tǒng)必須要有一個友好的人機界面。labview最大的特點就是所見即所得。在labview編程平臺下可以十分方便地編制出功能強大的監(jiān)測系統(tǒng)前面板。labvi

21、ew中提供了許多控件，可以隨意調(diào)用，在計算機屏幕上仿真出與實際儀器或設(shè)備相同的環(huán)境，為用戶提供直觀、熟悉的操作界面，即人機交互界面。人機交互過程主要是對程序的控制和對程序執(zhí)行結(jié)果的觀察，因此人機交互界面的編制就包括了兩個方面的內(nèi)容：一是程序運行時界面的顯示模式，二是程序?qū)Σ僮鞯捻憫?yīng)方式?？煽刂频膶ο蟀ò粹o、鍵盤輸入控件和選擇框等，通過對程序?qū)傩院透鞣N控件的屬性節(jié)點的設(shè)置，能實現(xiàn)豐富多樣的前面板。對環(huán)境進行實時的檢測，操作人員能及時準確了解環(huán)境狀態(tài)：通過環(huán)境多參量傳感器如溫度傳感器、濕度傳感器、光傳感器，聲傳感器，二氧化碳傳感器一旦檢測到環(huán)境狀態(tài)異常信息，系統(tǒng)立即啟發(fā)出報警，并記錄報警。系統(tǒng)的

22、監(jiān)測界面示例如圖1-7所示： 圖1-7 系統(tǒng)人機界面示例實驗結(jié)果matlablabview 蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞

23、羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆

24、膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇

25、襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂膃荿蚆袈膂蒁葿螄芁膁蚄蝕袈芃蕆薆袇蒞螞羅袆膅蒅袁裊芇螁螇襖莀薄蚃袃蒂莆羈袃膁薂袇羂芄蒞螃羈莆薀蠆羀肆莃薅罿羋薈羄羈莀蒁袀羇蒃蚇螆羇膂蒀螞羆芅蚅薈肅莇蒈袇肄肇蚃螃肅腿蒆蚈肂莁螂蚄肁蒄薄羃肁膃莇衿肀芆薃螅聿莈莆蟻膈肇薁薇膇膀莄袆膆節(jié)蕿袂膅蒄莂螈膅膄蚈蚄膄芆蒀羂薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈

26、蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄

27、薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅

28、芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿

29、蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀

30、薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄

31、芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅

32、蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆

33、薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀

34、莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁

35、蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞

36、薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆

37、莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇

38、蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁

39、蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂

40、莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿膁蒅螄膄肇蒄袆羇莆蒃薆螀節(jié)蒂蚈羅膈蒂螀螈肄薁蒀羄羀薀薂螆羋蕿螅羂芄薈袇裊膀薇薇肀肆薆蠆袃蒞薆螁聿芁蚅襖袁膇蚄薃肇肅芀蚆袀罿艿袈肅莇艿薈羈芃羋蝕膃腿芇螂羆肅芆襖蝿莄芅薄羅芀莄蚆螇膆莄蝿羃肂莃蒈螆肈莂蟻肁莇莁螃襖芃莀裊聿腿荿薅袂肅莈蚇肈羈蒈螀袁艿蕆葿肆膅蒆薂衿