METHOD FOR IDENTIFICATION OF INDIVIDUAL FUNCTION OF TRANSFORMATION OF A MULTI-PARAMETER SENSOR

Disclosed is a method for identification of individual function of transformation of a multiparameter sensor by results of its verification in a decreased number of points wherein the results of verification in points where verification has not been carried are predicted through processing real results of verification. Prediction of the results of verification in points where verification has not been performed is carried out by means of a set of neuron networks trained on the results of previous verification of a group of one-type multiparameter sensors in number of points sufficient for identification of individual function of transformation of multiparameter sensors of that type with given accuracy. For the prediction of results of verification in each point one uses a separate neuron network trained on the results of verification at which meanings of physical values belong to a strictly defined set of verification points with respect to the point for which results of verification are predicted. Способ идентификации индивидуальной функции преобразования многопараметрического сенсора по результатам его поверки в сокращенном количестве точек, при котором результаты поверки в точках, где поверка не проводилась, прогнозируют путем обработки действительных результатов поверки. Прогноз результатов поверки в точках, где поверка не проводилась, проводят с помощью набора нейронных сетей, обученных на результатах предыдущей поверки группы однотипных многопараметрических сенсоров в количестве точек, достаточном для идентификации индивидуальной функции преобразования многопараметрических сенсоров этого типа с заданной точностью, причем для прогноза результатов поверки в каждой точке используют отдельную нейронную сеть, обу Спосіб ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричного сенсора за результатами його повірки в скороченій кількості точок, при якому результати повірки у точках, де повірка не проводилась, прогнозують шляхом обробки дійсних результатів повірки. Прогноз результатів повірки в точках, де повірка не проводилась, проводять за допомогою набору нейронних мереж, навчених на результатах попередньої повірки групи однотипних багатопараметричних сенсорів у кількості точок, достатній для ідентифікації індивідуальної функції перетворення багатопараметричних сенсорів цього типу із заданою точністю, причому для прогнозу результатів повірки в кожній точці використовують окрему нейронну мережу, навчену на результатах повірки, при яких значенн