Разработка моделей измерительных систем на базе нейронных сетей и алгоритмов обработки результатов измерений с внедрением нейросетевых технологий является одним из животрепещущих путей развития процесса интеллектуализации современной измерительной техники.

Успешное решение данной задачки существенно сделает лучше метрологические свойства и эффективность имеющихся первичных измерительных преобразователей без значимых вещественных издержек за счет глубочайшей математической обработки результатов измерений. Не считая того, внедрение таких динамических моделей и алгоритмов, также их прикладного программного обеспечения позволит создавать умственные измерительные преобразователи и системы со способностью к индивидуализации собственных динамических характеристик под наружные действующие причины и условия проведения измерений.