常用PID调节器/温控仪控制算法包括常规PID、模糊控制、神经网络、Fuzzy-PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等算法。

常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型；模糊控制基于规则库，并以或增量形式给出控制决策；神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构，并用简单处理单元连接成复杂网络；Puzzy-PID为线性控制，且结合模糊与PID控制优点。

温度控制系统是变参数、有时滞和随机干扰的动态系统，为达到满意的控制效果，具有许多控制方法。

在PID控制的基础上，加入神经网络控制器，构成神经网络PID控制器，如图5。神经网络控制器NNC是前馈控制器，通过对PID控制器的输出进行学习，在线调整自己，目标是使反馈误差e(t) 或u(t)趋近于零，使自己逐渐在控制中占据主导地位，以减弱或终消除反馈控制器的作用。晖仪表YR-GAD系列人工智能调节器/温控仪使用的就是神经网络PID控制控制算法。

当所有温度验证仪厂商都号称无线探头只需每年校准一次时，销售人员一方面为迎合客户对“免前后校“和”布点更方便”的诉求，而以此作为无线产品优于有线产品的卖点（无线产品的利润更高）。另一方面，验证仪销售员不愿因提出必须做前校准和后校验的建议，而令客户误解并产生对其产品质量的担忧。

双金属温度计与压力式温度计应进行示值校准，一般校验点不少于两点。如被校仪表已指示环境温度，可将环境温度当作一个校准点，另取一个点即可。在二个校准点中，若有一点不合格，则应判被校表不合格。该试验的操作要点是将温包或双金属温度计的感温元件与标准水银温度计的感温液置于同一环境温度中，注意控制被测介质温度的变化缓慢而均匀。如多支双金属温度计或压力式温度计同时校准，应按正、反顺序检测两次，取其平均值。