Современные методы машинного и глубокого обучения эффективно справляются с прямыми задачами обработки данных с сенсоров и с выявлением сложных зависимостей, обеспечивая устойчивость к шумам и вариациям в данных. Наиболее актуальной является задача синтеза результатов обработки многомерных данных гибридными методами обучения для решения обратных задач, таких как определение компонент динамически изменяющихся сложных гетерогенных систем без нарушения их свойств в мультисенсорных измерительных платформах. В статье рассмотрен гибридный метод глубокого обучения, интегрированный в платформу на основе оптических сенсоров и сочетающий сверточные нейронные сети, двунаправленные сети долгой краткосрочной памяти и трансформерные энкодеры, что обеспечивает динамический мониторинг компонент гетерогенных систем. Гибридный метод применительно к биосенсорной платформе демонстрирует точность классификации более 98 % по типу раствора и восстановление значений концентрации белковых компонентов с медианной точностью до 2 нг/мл.