Запропоновано використання штучної нейронної мережі для підвищення точності вимірювань у нестаціонарних і несприятливих умовах, що супроводжується виникненням ряду завад, які додаються до вихідного сигналу чутливого елементу цих вимірювачів. Ці особливості враховано при розробці алгоритмів ідентифікації стану вимірювачів лінійних прискорень із підвищеними метрологічними характеристиками. Розробка алгоритмічного методу ідентифікації вектора стану чутливого елементу вимірювача лінійних прискорень забезпечує підвищення точності таких вимірювачів у несприятливих і нестаціонарних умовах проведення вимірювань. Отримано розв’язок задачі ідентифікації на основі фільтра Калмана у реальному часі. Це дозволяє оцінити вектор стану чутливого елементу при наявності завад детермінованого та випадкового характеру. Запропоновано реалізацію алгоритму ідентифікації на основі штучної нейронної мережі. Адаптацію та оптимальне настроювання параметрів алгоритму виконано у процесі адаптації та навчання даної мережі. Для оцінки вектора стану чутливого елементу розроблено схему, що складається з ліній затримки та трьох адаптивних лінійних нейронів. Результатом є зменшення додаткової похибки вимірювань, обумовленої складними та нестаціонарними умовами вимірювань.