The paper discusses tomography reconstruction of distributed physical fields by means of distributed fiber optical measuring systems (FOMN) for incomplete parallel schemes of measuring lines (ML) stacking. The approach is presented, consists in optimization of geometry of a measuring network for the purpose of the further application neural network methods of restoration of a full-image of investigated functions. Possibility of a choice and use of a suitable neural network from set of the several, in advance trained, neural networks of RBF-type is investigated.

В работе рассмотрена задача восстановления параметров физических полей с использованием распределённых волоконно-оптических измерительных систем для случаев неполных схем укладки измерительных линий. Представлен новый комбинированный алгоритм, который заключается в "оптимизации геометрии" измерительной сети с целью дальнейшего применения комплекса нейронных сетей. Исследована возможность выбора и использования подходящей нейронной сети из комплекса нескольких заранее обученных нейронных сетей радиально-базисного типа.