Задача представления знаний для сложных структурированных объектов является одной из актуальных задач ИИ. Это связано с тем, что многие исследуемые объекты представляют собой не единый неделимый объект, характеризующийся своими свойствами, а сложные конструкции, элементы которых обладают известными свойствами и находятся в некоторых, зачастую многоместных, отношениях между собой. В работе подход к представлению таких знаний на основе логики первого порядка (формул исчисления предикатов) сравнивается с двумя широко распространёнными в настоящее время подходами, основанными на представлении информации о~данных с помощью конечнозначных строк и на использовании графов. Показано, что использование формул исчисления предикатов для описания сложных структурированных объектов, несмотря на NP-трудность решаемых задач, возникающих после формализации, реально имеют не б'{о}льшую вычислительную сложность, чем два других подхода, о чём обычно не упоминают их сторонники. Предложен алгоритм построения онтологии, не зависящий от способа описания объекта и основанный на выделении наибольшего общего свойства объектов из заданного множества. С. 41-57.

The problem of knowledge representation for a complex structured object is one of the actual problems of AI. This is due to the fact that many of the objects under study are not a single indivisible object characterized by its properties, but complex structures whose elements have some known properties and are in some, often multiplace, relations with each other. An approach to the representation of such knowledge based on first-order logic (predicate calculus formulas) is compared in this paper with two currently widespread approaches based on the representation of data information with the use of finite-valued strings or graphs. It is shown that the use of predicate calculus formulas for description of a complex structured object, despite the NP-difficulty of the solved problems arising after formalization, actually have no greater computational complexity than the other two approaches, what is usually not mentioned by their supporters. An algorithm for constructing an ontology is proposed that does not depend on the method of describing an object, and is based on the selection of the maximum common property of objects from a given set.