Аннотация:Обратная задача магнитотеллурического зондирования (ОЗ МТЗ) является сильно нелинейной некорректной обратной задачей, имеющей высокую размерность как по входу, так и по выходу. В настоящей работе исследуется комплексный алгоритм нейросетевого решения ОЗ МТЗ, который позволяет существенно снизить некорректность задачи путем выбора одного из более узких классов геологического разреза и решения регрессионной обратной задачи внутри выбранного класса. При этом и задача классификации и ОЗ решаются с помощью нейронных сетей типа многослойный персептрон. Рассматривается двумерная ОЗ МТЗ в рамках одной общей схемы параметризации и 6 частных схем, предполагающих наличие в верхней части разреза одного, двух или трёх слоёв с различной электропроводностью. Показано, что комплексный алгоритм обеспечивает более высокое качество решения обратной задачи, чем универсальное решение в рамках общей схемы параметризации. В частности, показано, что на стадии классификации задача решается правильно более чем в 98% случаев, а ошибки классификации возникают на примерах, для которых разные схемы параметризации описывают близкие распределения электропроводности, и не приводят к существенному увеличению погрешности решения обратной задачи.