|
|
Главная \ Методичні вказівки \ ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ
ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ« Назад
ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ 22.01.2016 18:03
НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ УПРАВЛІННЯ
ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ
навчально – методичний комплекс
КИЇВ-2012
ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ
навчально – методичний комплекс
УКЛАДАЧІ: Баклан Ігор Всеволодович, кандидат технічних наук, доцент.
РЕЦЕНЗЕНТИ: Бідюк Петро Іванович, доктор техніччних наук, професор НТУУ “Київський політехнічний інститут” Литвиненко Володимир Іванович, кандидат технічних наук, доцент Херсонського державного технічного університету
Обговорено та схвалено на засіданні кафедри інтелектуальних систем. Протокол № 1 від 30 серпня 2010 р.
Відповідальний за випуск:
доктор технічних наук, професор Савенков О.І.
Рекомендовано до видання Вченою Радою ВНЗ “Нацональна академія управління”
ЗМІСТ
1. ПЕРЕДМОВА………………………………………………………………………...4 2. ПОРЯДОК ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ СТУДЕНТІВ………………………………..6 3. ОПИС ДИСЦИПЛІНИ……………………………………………………………...12 4 ПРОГРАМА КУРСУ.. 14 4.2 ТЕМАТИЧНИЙ ПЛАН МОДУЛІВ (ЛЕКЦІЙ) 14 4.2 ПЛАНИ ПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ. 20 5 САМОСТІЙНА РОБОТА СТУДЕНТА.. 22 6 МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ З НАПИСАННЯ І ЗАХИСТУ КУРСОВИХ РОБІТ. 22 7 ТЕМАТИКА КУРСОВИХ РОБІТ. 23 8 ТЕМАТИКА КОНТРОЛЬНИХ РОБІТ-ТЕСТІВ. 24 9 ОРІЄНТОВНИЙ ПЕРЕЛІК ПИТАНЬ ДЛЯ ПІДГОТОВКИ ДО ІСПИТУ.. 35 10 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ.. 37
1 ПЕРЕДМОВА
Запропонований читачу навчально–методичний комплекс “Експертні системи” являє собою посібник, який може бути використаний як для самоосвіти, так і для проведення зі студентами технічних вузів і факультетів практичних занять та самостійної роботи з курсу “Експертні системи”. Комплекс включає опис дисциплін, програму курсу (побудовану за змістовними модулями, плани семінарських занять із Загальної частини кримінального права (побудовану за змістовними модулями, завданнями для самостійної роботи до змістовних модулів, список рекомендованих джерел, перелік тем курсових робіт та методичні рекомендації з їх написання, орієнтовний перелік питань для підсумкового контролю. Тимчасове положеня з впровадження рейтингово-модульної системи оцнювння студентів з урахуванням вимог Болонської декларації. Структура навчально–методичного комплексу відповідає програмі навчального курсу. Серцевиною процесу освіти, професійного становлення системного аналітика компёютерних систем є завоєння ним відповідної сукупнсті знань, вмінь і навичок. Як свідчать наукові дослідження і досвід підготовки фахівців, вміня і навички набуваються значно повільніше, ніж знання. Особливо це стосується такої сфери комп`ютерних наук, як інженерія знань та проектування експертних систем для різноманітних галузей. Нічого дивного і несподіваного в цьому немає, оскільки саме ця сфера дільністі системного аналітика багато в чому носить оціночний характер і в той же час вона детально не регламентована. Ілюстрацією зазначеного може слугувати стан методики навчання умінням і навичкам призначення покарання. Ця трагічна ситуація, нажаль, відповідає реальності, коли суддя і в наш час, як і раніше, отримує навички і уміння в значній мірі методом проб і помилок, не маючи необхідного практичного багажу після завершення процесу навчання в стінах вузу. В цьому плані ми надаємо серйозного значенння цьому навчально–методичному комплексу, основне завдання якого ми бачимо в тому, щоб навчити студентів прикладенню теоретичних знань з інженерії знань до практичної роботи, сформувати уміння і навчити використання основ для проектування експертних систем. Природно, що тим самим не заперечується, а, навпаки, наголошується той факт, що відправним і дуже важливим моментом є знання студентами теорії інженерії знань. Це той фундамент, який робить продуктивним послідуючі етапи навчання та впровадження їх до написання атестаційної дипломної роботи спеціаліста. Таким чином, автори навчально-методичного комплексу пропонують особі, що навчаються йти від знання основних положень інженерії знань до аналізу конкретної предметної області. Тим самим забезпечується системний характер отримання знань і набуття необхідних умінь і навичок застосування основ інженерії знань. Необхідно звернути увагу на те, що під час самостійної роботи на практичних заняттях та під час курсового проектування матеріал можно знайти у фундаментальному навчальному посібнику «Джарратано Джозеф, Райли Гари. Экспертные системы: принципы разработки и программирование, 4-е издание. – М.: ООО “И.Д. Вильямс”, 2007. – 1152 с.», який є у бібліотеці Національної академії управління. Додаткова література надається з метою поглибленного вивчення кримінального права та для підготовки курсових, дипломних, магістерських робіт.
2 ПОРЯДОК ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ СТУДЕНТІВ
І.Загальні положення
ІІ Принципи та організація поточного і підсумкового оцінювання знань студентів.
2.1. Оцінювання знань студентів з навчальних дисциплін здійснюється на основі результатів поточної успішності. Сумарна оцінка встановлюється від 0 до 100 балів. В залікову книжку виставляється сумарна оцінка за національною шкалою (відмінно, добре, задовільно, незадовільно) та оцінка за шкалою ECTS ( A, B, C, D, E, FX,F). 2.2. Об’єктом оцінювання знань студентів є програмний матеріал дисципліни, засвоєння якого відповідно перевіряється під час поточного контролю та на іспиті. На іспиті оцінюванню підлягають:
2.3. Максимально можлива оцінка за знання програмового матеріалу нормативної дисципліни дорівнює 100 балам і складається з оцінки за поточну успішність та оцінки за іспит. За поточну успішність студент може отримати максимум 60 балів і за іспит 40 балів. 2.4. Об’єктами поточного оцінювання знань студентів (60 балів максимум) є: - матеріал викладений на лекціях; - питання, розглянуті та обговоренні на семінарських та практичних заняттях; - матеріал, опрацьований самостійно; - виконання модульних контрольних робіт. Під час виконання завдань та відповідей на семінарських (практичних, лабораторних) заняттях оцінюванню підлягають і рівень знань, продемонстрований у відповідях і виступах на семінарських, практичних заняттях та колоквіумах, активність в обговоренні питань, що внесені на семінарські заняття, результати виконання і захисту лабораторних робіт, участь у дискусіях, ділових іграх. Під час контролю виконання завдань для самостійної роботи оцінюванню підлягають: самостійне опрацювання теми в цілому чи окремих питань; підготовка рефератів, есе, конспектів навчальних та наукових текстів, переклад іншомовних текстів, підготовка реферативних матеріалів з публікацій. Під час виконання модульних контрольних робіт оцінюванню підлягають теоретичні завдання та практичні навички, яких набув студент після опанування певного завершеного розділу навчального матеріалу. Контрольні роботи можуть проводитися у формі тестів, відповідей на теоретичні питання, розв’язання практичних завдань, виконання індивідуальних завдань, розв’язання виробничих ситуацій (кейсів). З однієї навчальної дисципліни не повинно бути більше 2-х модульних контрольних робіт за семестр. Викладачі повинні завчасно довести до відома студентів терміни та зміст контрольних завдань. 2.5. Структура поточної успішності (0-60 балів). а) виконання завдань та відповіді на семінарських (практичних, лабораторних) заняттях – 0-20 балів; б) виконання завдань для самостійної роботи (в тому числі курсова робота) – 0-20 балів; в) виконання 2-х модульних контрольних робіт – 0-20 балів. г) студентам, які брали участь у позанавчальній науковій діяльності – в роботі конференцій, підготовці наукових публікацій, можуть присуджуватися додаткові бали за поточну успішність, але не більше 10 балів. При цьому загальна кількість балів за поточну роботу не може перевищувати 60 балів. 2.6. Оцінки за різні види поточної роботи студентів фіксуються викладачами в журналах академічних груп. На останньому семінарському занятті сумарна оцінка в балах (від 0 до 60) за результатами всіх видів поточної успішності записується у відомість у графі «поточна успішність». 2.7.Результат екзамену оцінюється в діапазоні 0-40 балів.
Шкала оцінювання екзаменаційних завдань
Шкала оцінювання екзаменаційних завдань (заочна форма навчання)
Якщо на екзамені відповідь студента оцінена менше 9 балів, він отримує незадовільну оцінку за результатами екзамену, набрані бали не враховуються у загальній підсумковій оцінці, а вона включає лише оцінку за поточну успішність. У відомості записується сумарна оцінка за результатами поточної успішності та іспиту, яка виставляється в залікову книжку студента та додаток до диплому про освіту. 2.8. Поточна успішність з навчальних дисциплін, що підлягає контролю у формі заліку оцінюється за шкалою 0-100 балів (на відміну від іспитів (0-40)). Якщо за результатами поточного контролю студент набрав менше 60 балів, він отримує оцінку «не зараховано». У разі невиконання окремих завдань поточного контролю з об’єктивних причин, студенти мають право, за дозволом начальника навчального відділу виконати їх до останнього семінарського заняття. Час та порядок складання визначає викладач. 2.9. Об’єктами поточного оцінювання знань студентів заочної форми навчання можуть бути: домашні письмові роботи з дисциплін, різні індивідуальні завдання, контрольні роботи, відображені у робочій програмі, вони оцінюються за шкалою 0-40 балів. Іспит оцінюється за шкалою 0-60.
ІІІ. Система оцінювання знань за шкалою ECTS
3 ОПИС ДИСЦИПЛІНИ
Дисципліна: «Експертні системи» Експертні системи є однією з профілюючих дисциплін, які вивчають у вищих навчальних закладах України на спеціальності “Інтелектуальні системи прийняття рішень” напрямку навчання “Комп Дисципліна "Експертні системи" є вступною до цілого циклу навчальних курсів, присвячених проблемам побудови інтелектуальних систем. Основним завданням даної дисципліни є вивчення принципів побудови систем, що використовують експертні знання для розв'язку важко формализуемых завдань, що традиційно ставляться до компетенції людини-експерта. Лекційний курс "Експертні системи" розрахований на вивчення протягом одного семестру й складається з декількох розділів. Перший розділ присвячений докладному вивченню методів побудови й впровадження експертних систем, що використовують продукційну логіку. Розглядаються методи зберігання й обробки структурованих знань у системах, заснованих на знаннях, обробки невизначеності знань і даних у процесі розв'язку завдань. У даному розділі також вивчається середовище розробки продукційних експертних систем CLIPS, яка використовується при виконанні лабораторних робіт. У другому розділі даного курсу вивчаються методики побудови баз знань експертних систем і питання, пов'язані зі сполученням експертних систем із процесами реального миру. Докладному розгляду зазнають як методики формування баз знань вручну, так і з використанням повністю автоматичних засобів аналізу масивів навчальної інформації. Заключний розділ дисципліни присвячений вивченню сучасних архитектур побудови систем, заснованих на знаннях. Розглядаються такі архітектури як системи на базі дошки оголошень, системи, засновані на використанні прецедентів. Також вивчаються гібридні архітектури гідності, що поєднують, зазначених вище підходів.
4 ПРОГРАМА КУРСУ4.2 ТЕМАТИЧНИЙ ПЛАН МОДУЛІВ (ЛЕКЦІЙ)Модуль «Інженерія знань» Тема 1. Визначення експертної системи (Лекції 1-2) Що таке експертний аналіз. Визначення експертної системи. Перелік типових завдань, які вирішуються експертними системами, включає:
Основні характеристики експертних систем. Основні функції експертних систем. Придбання знань. Подання знань. Керування процесом пошуку розв'язку. Роз'яснення ухваленого рішення Тема 2. Інженерія знань (Лекції 3-4) Визначення й структура інженерії знань. Структура інженерії знань. Інженерія знань — напрямок досліджень і розробок в області інтелектуальних систем, що ставить метою розробку моделей, методів і систем для одержання, структурування й формалізації знань фахівців з метою проектування баз знань. Поле знань. Поле знань— це умовний неформальний опис основних понять і взаємозв'язків між поняттями предметної області, виявлених із системи знань експерта, у вигляді графа, діаграми, таблиці або тексту. Концептуальна складова поля знань. Функцйіональні складові поля знань. Піраміда знань. Стратегії одержання знань. Добування знань (knowledge elicitation) — це процес взаємодії аналітика із джерелом знань, у результаті якого стає явним процес міркувань фахівця при ухваленні рішення й структура його подань про предметну область. Придбання знань. Формування знань. Теоретико-методичні аспекти добування й структурування знань. Психологічний аспект добування знань. Структура процесу спілкування. Рівні спілкування. Контактний рівень. Стать та вік. Особистість. Темперамент. Мотивація Процедурний рівень. Ситуація спілкування. Тривалість і час. Засоби. Професійні прийоми системного аналітика. Облік і стиль. Облік вербальних компонентів спілкування. Методи Когнітивний рівень. Поленезалежність. Імпульсивність. Ригідність. Діапазон когнітивної еквівалентності. Семантична репрезентативність. Лінгвістичний аспект добування знань. "Загальний код". Структура загального коду. Неоднозначність інтерпретації. Понятійна структура. Ієрархія абстракцій. Словник користувача. Гносеологічний аспект добування знань. Внутрішня погодженість. Модальність знання. Системність. Об'ективність. Історизм. Методологія процесу одержання нового знання. Опис й узагальнення фактів. Встановлення зв'язків. Побудова моделі. Пояснення й пророкування явищ. Методи практичного добування знань. Класифікація методів добування знань. Комунікативні методи добування знань. Класифікація предметних областей. Підготовка до добування знань. Схема добування знань зі спеціальних текстів. Тема 3. Практикум з інженерії знань (Лекції 5-6) Текстологічні методи добування знань. Розуміння тексту. Мікроконтекст і макроконтекст. "...Люди розуміють один одного не тому, що передають співрозмовникові знаки предметів, і навіть не тому, що взаємно набудовують один одного на точне й повне відтворення ідентичного поняття, а тому, що взаємно зачіпають друг у другу те саме ланка ланцюга почуттєвих подань і зачатків внутрішніх понять, доторкаються до тим самим клавіш інструмента свого духу, завдяки чому в кожного спалахує у свідомості відповідні, але не тотожні змісти". Значеннєва структура тексту. Види текстологічних методів. Алгоритм добування знань із тексту. Комунікативні методи. Пасивні методи. Спостереження. Аналіз протоколів "думок уголос". Лекції. Активні індивідуальні методи. Анкетування. Інтерв'ю. Питання для інтерв'ю. Класифікація питань. Активні групові методи. "Круглий стіл". "Мозковий штурм". Експертні ігри. Класифікація експертних ігр. Ігри з експертом. Рольові ігри в групі. Ігри із тренажерами. Комп'ютерні експертні ігри. Тестова контрольна робота Модуль «Засоби проектування експертних систем» Тема 4. Філософия CLIPS - C Language Integrated Production System (Лекція 7-8) Введення до CLIPS. Історія створення CLIPS. Робота з CLIPS. Основні способи запуску CLIPS. Приклад команд CLIPS. Синтаксис визначень. Огляд можливостей CLIPS. Основні елементи мови. Типи даних. Функції. Приклади використання. Конструктори. Абстракції даних. Факти. Упорядковані факти. Неупорядковані факти. Ініціалізація фактів. Об'єкти. Об'єкти і їхні класи. Ініціалізація об'єктів. Глобальні змінні. Подання знань. Евристичні знання. Процедурні знання. Функції. Родові функції. Оброблювачі повідомлень. Модулі. Об'єкто-орієнтовані можливості CLIPS. Відмінності COOL від інших об'єкто-орієнтованих мов. Основні можливості ООП. Запити й набори об'єктів. Тема 5. CLIPS. Факти. (Лекція 9-10) Факти в CLIPS. Робота з фактами. Конструктор deftemplate. Конструктор deffacts. Функція assert. Функція retract. Функція modify. Функція duplicate. Функція assert-string. Функція fact-existp. Функції для роботи з неупорядкованими фактами. Функції збереження й завантаження списку фактів. Тема 6. CLIPS. Правила. (Лекція 11-17) Правило та його структура. Наслідок правила. Проняття про стратегію дозволу конфліктів. Створення правил. Конструктор defrule. Програма "Hello-World!". Основний цикл виконання правил. Властивості правил. Синтаксис властивостей правил. Властивість salience. Властивість auto-focus. Стратегія дозволу конфліктів. Стратегія глибини. Стратегія широчини. Стратегія спрощення. Обчислення визначеності правила. Стратегія ускладнення. Стратегія LEX. Стратегія МЕА. Випадкова стратегія. Синтаксис LHS правила. Синтаксис умовного елемента. Зразок (pattern РЄ). Символьні обмеження. Групові символи для простих і складових полів. Змінні, пов'язані із простими й складеними полями. Єднальні обмеження. Предикатні обмеження. Обмеження, що повертають значення. Зіставлення зразків з об'єктами. Адреса зразка. Умовний елемент test. Умовний елемент or. Умовний елемент and. Умовний елемент not. Умовний елемент exists. Умовний елемент forall. Умовний елемент logical. Автоматичне додавання і перегрупування умовних елементів. Безумовні правила. Використання елементів test й not перед and. Використання елемента not перед test. Використання елемента not перед or. Деякі зауваження про автоматичне додавання й перегрупування умовних елементів. Команди й функції для роботи із правилами.Перегляд і видалення існуючих правил. Збереження правил. Запуск і зупинка програми. Перегляд плану рішення задачі. Перегляд даних, здатних активувати правило. Тема 7. Розв'язання класичних логічних задач за допомогою CLIPS (Лекція 18-21) Задача “правдолюбці та брехуни”. Аналіз проблеми. Онтологічний анаоіз та подання знань. Розробка правил. Розширення набору правил та робота із складними виразами. Відневлення контексту. Обробка метавиразів. Написання програми. Вияв протиріч. Підготовка пам'яті до виконаня відкату. Виконання відкату. Тема 8. Приклад створення експертної системи (Лекція 22)
Тема 9. Мережі довіри (Лекція 23) Теорія Демптстера-Шефера. Функції довіри. Застосування теорії Демптстера-Шефера. Методіка Перла. Байєсові мережі. Порівняння методів нечіткого виведення.
Тестова контрольна робота Захист курсової роботи Складання іспиту
4.2 ПЛАНИ ПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ
Лабораторная работа № 1 РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ Цели работы: 1. Исследовать предметную область, сформировать для нее поле знаний, список фактов, а также правил для работы с ними. 2. Овладеть базовыми конструкциями языка представления знаний CLIPS, такими как deftemplate, deffacts, defrule, deffunction, defglobal. 3. Освоить принципы поиска решения в экспертных системах, основанных на правилах вида "ЕСЛИ-ТО", формирования последовательности активации правил при выводе результата. Задачи работы: 1. Описать словесно факты и правила для разрабатываемого прототипа, представить возможную иерархию понятий. 2. Перевести факты и правила в синтаксис языка CLIPS. 3. Продемонстрировать работоспособность прототипа на конкретных примерах. Конкретные задания студентам предлагается выбрать в соответствии с темой курсового проекта.
Лабораторная работа № 2 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО
Цели работы: 1. Научиться решать типичные задачи искусственного интеллекта. 2. Овладеть методами объектно-ориентированного расширения CLIPS.
Задачи работы: 1. Для выбранной задачи искусственного интеллекта описать разрабатываемые классы и их иерархию. 2. Разработать и отладить методы данных классов. 3. Продемонстрировать работоспособность экспертной системы при поиске конечного решения из различных начальных состояний фактов. В качестве задания можно использовать классические задачи искусственного интеллекта типа: задача фермера, обезьяны и бананы, каннибалы и миссионеры. Также могут быть выбраны в качестве заданий логические задачи математики по определенному упорядочиванию и др. Лучшим вариантом будет реализация таковых задач в рамках темы курсового проектирования.
5 САМОСТІЙНА РОБОТА СТУДЕНТА
Самостійна робота студента передбачає:
6 МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ З НАПИСАННЯ І ЗАХИСТУ КУРСОВИХ РОБІТТему курсової роботи студент вибирає самостійно із переліку тем курсових робіт, що пропонується в цих методичних рекомендаціях та узгоджує з викладачем. Перед написанням курсової роботи необхідно скласти список літератури, яка підлягає вивченню, уважно з нею ознайомитися. На підставі отриманих знань складається план курсової роботи. План необхідно узгодити з викладачем, який веде в групі семінарські і практичні заняття. Засвоєння студентами основних теоретичних відомостей та практичних вмінь з курсу закріплюється при курсовом проектуванні. У ході курсового проектування студенти повинні спроектувати й розробити найпростішу ЕС внутрішньою мовою оболонки CLIPS для заданої викладачем предметної області. Результатом курсової роботи є звіт про виконану роботу. Для захисту курсового проекту необхідно продемонструвати працюючу програму вбудованою мовою CLIPS . Вимоги до звіту по курсовій роботі: 1.Титульний лист. 2.Зміст 3.Постановка завдання )опис предметної області). 4.Опис правил. 5.Опис фактів. 6.Алгоритм (блок-схема) роботи ЕС. 7.Вихідний код програми з описом кожної із процедур програми. 8.Приклад для перевірки працездатності програми. 9.Лістинг із результатами виконання прикладу. 7 ТЕМАТИКА КУРСОВИХ РОБІТ
Студенти можуть запропонувати свою тему роботи, попередньо узгодивши її з викладачем.
8 ТЕМАТИКА КОНТРОЛЬНИХ РОБІТ-ТЕСТІВ
9 ОРІЄНТОВНИЙ ПЕРЕЛІК ПИТАНЬ ДЛЯ ПІДГОТОВКИ ДО ІСПИТУ
10. Оценивание ИС. 11. Модели представление знаний в ЭС. 12. Представление знаний, основанное на правилах. Прямая и обратная цепочки рассуждений. 13. Представление знаний семантической сетью. 14. Представление знаний фреймами. 15. Объектно-ориентированный подход, объединенный с правилами. Инкапсуляция, наследование, полиморфизм. 16. Механизм логического вывода в ЭС. Назначение и основные этапы механизма логического вывода. 17. Стратегии разрешения конфликтов: глубины, ширины, упрощения. 18. Стратегии разрешения конфликтов: усложнения, LEX, MEA. 19. Стратегии разрешения конфликтов: глубины, ширины, случайная стратегия. 20. Этапы разработки ЭС. Концепция «быстрого прототипа». 21. Этап идентификации. Задача идентификации целей. 22. Этап концептуализации. 23. Этап формализации. 24. Этап реализации. 25. Этап отладки и тестирования. 26. Этап опытной эксплуатации. 27. Построение ЭС на базе ИС G2. Состав, примеры внедрения, краткая характеристика. 28. Программные продукты на базе G2. Краткая характеристика, назначение и область применения. 29. Реинжиниринг бизнес-процессов. Основные определения и термины. 30. 9 этапов перепроектирование бизнес-процессов предприятия. Фазы реинжиниринга. 31. Применение системы G2 Rethink для проведения реинжиниринга бизнес-процессов предприятия. 32. Применение теории нейронных сетей при построении ЭС. Место нейронных сетей в системах обработки информации. 33. Вид искусственных нейронов и сетей. Настройка нейронной сети. Функция активации. 34. Основные понятия и определения теории нечетких систем. 35. Представление и использование нечетких знаний. 36. Применение теории нечетких систем в ИС FuzzyCLIPS. Краткий обзор инструментальных средств на базе среды CLIPS(wxCLIPS, JESS, FuzzyCLIPS и других).
10 СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛОБОВ’ЯЗКОВІ ДЖЕРЕЛА
ДОДАТКОВІ ДЖЕРЕЛА
КомментарииКомментариев пока нет Пожалуйста, авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||