A calibration method provides enhanced accuracy in calibrating outputs of sensors. In embodiments described herein, the outputs of one or more sensors are input to a neural network and the neural network is trained to generate calibrated outputs in response thereto. In one method, the neural network is trained to simulate the output of a known accurate reference sensor in response to input to the neural network of the output of a subject sensor. In another method, the neural network is trained to simulate the output of a known accurate reference sensor in response to input to the neural network of the output of a subject sensor and the output of a second sensor. Additional methods are provided which compensate for changes in a stimulus applied to a sensor, the output which is indicative of another stimulus.

Метод тарировки обеспечивает увеличенную точность в калибрируя выходах датчиков. В воплощениях описанных здесь, выходы one or more датчиков input к нервной системе и нервная система натренирована для того чтобы произвести откалибрированные выходы в реакции к тому. В одном методе, нервная система натренирована для того чтобы сымитировать выход знанного точного датчика справки in response to входной сигнал к нервной системе выхода subject датчика. В другом методе, нервная система натренирована для того чтобы сымитировать выход знанного точного датчика справки in response to входной сигнал к нервной системе выхода subject датчика и выхода второго датчика. Обеспечены дополнительные методы compensate for изменения в стимуле приложенном к датчику, выход который признаков другого стимула.