首先，智能自动化技术为仪器仪表与测量的相关领域的应用开辟了广阔的前景。运用智能化软硬件，使每台仪器或仪表能随时准确地分析、处理当前的和以前的数据信息，恰当地从低、中、高不同层次上对测量过程进行抽象，以提高现有测量系统的性能和效率，扩展传统测量系统的功能，如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术，使仪器仪表实现高速、、多功能、高机动灵活等性能。
其次，也可在分散系统的不同仪器仪表中采用微处理器、微控制器等微型芯片技术，设计模糊控制程序，设置各种测量数据的临界值，运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策。其优势在于不必建立被控对象的数学模型，也不需大量的测试数据，只需根据经验，总结合适的控制规则，应用芯片的离线计算、现场调试，按我们的需要和度产生准确的分析和准时的控制动作。
特别是在传感器测量中，智能自动化技术的应用更为广泛。用软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术，是简化硬件，提高信噪比，改善传感器动态特性的有效途径，但需要确定传感器的动态数学模型，而且高阶滤波器的实时性较差。运用神经网络技术，可实现高性能的自相关滤波和自适应滤波。充分利用人工神经网络技术强有力的自学习、自适应、自组织能力，联想、记忆功能以及对非线性复杂关系的输入、输出间的黑箱映射特性，无论在适用性和快速实时性等各方面都将大大超过复杂函数式，可充分利用多传感器资源，综合获取更准确、更可信的结论。其中实时与非实时的、快变与缓变的、模糊和确定性的数据信息，可能相互支持，也可能相互矛盾，此时，对象特征的提取、融合，直至终决策，作出正确的判断，将成为难点。于是神经网络或模糊逻辑将成为值得选用的方法。
例如，气体传感阵列用于混合气体识别，在信号处理方法上可采用自组织映射网络和BP网络相结合，先进行分类，再识别组分，将传统方法的全程拟合转化为分段拟合，以降低算法的复杂度，提高识别率。又如，食品味觉信号的检测和识别的难度，曾一度是研究与开发单位的主要障碍所在。如今可利用小波变换进行数据压缩和特征提取，然后将数据输入用遗传算法训练过的模糊神经网络，则大大提高了对简单复合味的识别率。再如，在布匹面料质量的评定，柔性*作手对触觉信号的处理，机器的故障诊断领域，智能自动化技术也都取得了大量的成功实例。
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差热分析操作简单，但在实际工作中常常发现同一试样在不同上测量，或不同的人在同一仪器上测量，所得到的差热曲线结果有差异。峰的最高温度、形状、面积和峰值大小都会发生一定变化。其主要原因是因为热量与许多因素有关，传热情况比较复杂所造成的。一般说来，一是仪器，二是样品。虽然影响因素很多，但只要严格控制某种条件，仍可获得较好的重现性。
1.气氛和压力的选择
气氛和压力可以影响样品化学反应和物理变化的平衡温度、峰形。因此，必须根据样品的性质选择适当的气氛和压力，有的样品易氧化，可以通入N2、Ne等惰性气体。
2.升温速率的影响和选择
升温速率不仅影响峰温的位置，而且影响峰面积的大小，一般来说，在较快的升温速率下峰面积变大，峰变尖锐。但是快的升温速率使试样分解偏离平衡条件的程度也大，因而易使基线漂移。更主要的可能导致相邻两个峰重叠，分辨力下降。较慢的升温速率，基线漂移小，使体系接近平衡条件，得到宽而浅的峰，也能使相邻两峰更好地分离，因而分辨力高。但测定时间长，需要仪器的灵敏度高。一般情况下选择8度·min-1～12度·min-1为宜。
3.试样的预处理及用量
试样用量大，易使相邻两峰重叠，降低了分辨力。一般尽可能减少用量，较多大至毫克。样品的颗粒度在100目～200目左右，颗粒小可以改善导热条件，但太细可能会破坏样品的结晶度。对易分解产生气体的样品，颗粒应大一些。参比物的颗粒、装填情况及紧密程度应与试样一致，以减少基线的漂移。
4.纸速的选择
在相同的实验条件下，同一试样如走纸速度快，峰的面积大，但峰的形状平坦，误差小；走纸速率小，峰面积小。因此，要根据不同样品选择适当的走纸速度。不同条件的选择都会影响差热曲线，除上述外还有许多因素，诸如样品管的材料、大小和形状、热电偶的材质以及热电偶插在试样和参比物中的位置等。市售的差热仪，以上因素都已固定，但自己装配的差热仪就要考虑这些因素。
5.参比物的选择
要获得平稳的基线，参比物的选择很重要。要求参比物在加热或冷却过程中不发生任何变化，在整个升温过程中参比物的比热、导热系数、粒度尽可能与试样一致或相近。
常用α-三氧化二铝Al2O3)或煅烧过的氧化镁(MgO)或石英砂作参比物。如分析试样为金属，也可以用金属镍粉作参比物。如果试样与参比物的热性质相差很远，则可用稀释试样的方法解决，主要是减少反应剧烈程度；如果试样加热过程中有气体产生时，可以减少气体大量出现，以免使试样冲出。选择的稀释剂不能与试样有任何化学反应或催化反应，常用的稀释剂有SiC、铁粉、Fe2O3、玻璃珠Al2O等。
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