При моделировании различных объектов, в том числе и в сварке, нельзя использовать неэргодичные экспериментальные данные. В то же время основная масса экспериментальных данных, накопленных в промышленности, анализ на наличие помех и эргодичность не проходила, и их надо использовать с большой осторожностью.

Особое значение данный факт приобретает при создании НСМ (нейросетевых моделей для прогнозирования качества сварки). Экспериментальные данные, которые используются при обучении искусственных нейронных сетей (ИНС), согласно общим правилам построения НСМ, не проходят никакой предварительной обработки, в отличие, например, от регрессионного анализа. При этом, однако, необходимый объем данных для обучения ИНС может быть существенно меньше, чем для noстроения регрессионной зависимости. Для последней, в общем случае, при n степенях свободы в моделируемой системе (при n независимых параметрах) требуется проведение 2ⁿ независимых экспериментов с последующей верификацией каждого из них для достижения необходимой точности и достоверности моделирования. При росте n экспериментальные исследования могут стать экономически неэффективными.

НСМ требуется существенно меньшее число экспериментальных данных (в среднем, согласно последним исследованиям в области ИНС, в 2 раза и менее). Однако требования к «качеству» данных при этом естественно растут. Они должны содержать минимальное число случайных помех и не иметь неэргодичных данных.

Использование необработанного массива экспериментальных данных для обучения ИНС в итоге приведет к снижению ее точности, вплоть до потери устойчивости расчетов по НСМ. Использование такого рода НСМ, естественно, не приведет к росту доверия к ИНС.

Применение методов статистического и корреляционного анализа для подготовки экспериментальных данных, особенно накопленных в промышленности, к использованию для обучения ИНС может столкнуться с большими трудностями. Окончательная оценка содержания входных сигналов должна быть сделана с учетом взаимодействия электрического контура с тепловым и силовым в системе сварочное оборудование - дуга - сварочная ванна.