Предложен алгоритм нахождения достаточного объема репрезентативной совокупности данных выборки для обучения искусственных нейронных сетей по численным параметрам исходной выборочной совокупности на примере анализа векторного сигнала, генерируемого газоаналитической мультисенсорной линейкой на основе тонкой пленки SnO2 при калибровке к воздействию СО, изопропанолу и этанолу в смеси с воздухом. В результате работы алгоритма найден минимальный необходимый объем обучающей выборки искусственных нейронных сетей, который позволяет достичь высокого (более 99 %) качества распознавания. Полученные результаты показывают работоспособность предложенного алгоритма.