矯直機工藝參數選擇系統的核心是參數選擇算法，從矯直機工藝參數選擇系統功能可以看出，工藝參數選擇算法中的關鍵性問題是找到一種合適的算法，從操作人員憑個人經驗進行的參數選擇工程中提取出與參數選擇相關的經驗知識。從實際工作過程中獲取經驗知識的只能化算法有很多，主要可以分為直接和間接兩種提取方法。
直接獲取知識方法的代表是基于各種規則的專家系統。專家系統采用和操作人員交談的方法直接從操作人員本身獲取知識，而獲取的知識通常被存儲為IF—THEN的條件表達式。但實際在和操作人員的交談中，經常會遇到模棱兩可的經驗描述，操作人員往往使用較為模糊的詞語，如“大概”，“可能”，“比較高”等；同時并不是所有的知識都可以被準確的描述出來，總存在一些“只可意會，不可言傳”的感覺性知識，而這些知識可能正是決定參數選擇好壞的關鍵。由此可見，直接提取知識方法在知識的收集上存在較大的障礙，由于操作人員的描述總存在一定的主觀隨意性，所以獲取到的知識的精度不高且不夠全面。
間接知識獲取方法不直接從操作工人口中獲取知識，而是大量收集記錄描述操作人員選擇參數過程的樣本，通過分析樣本間接獲得操作人員的經驗知識，這種方法被稱為樣本學習方法，以神經網絡和支持向量機為代表。樣本的收集難易程度和程度都遠好于從操作人員的語言描述中收集規則，所以獲得的知識度更高，更全面。
通過比較可以看出，樣本學習方法比直接獲取知識方法的效果更好，故工藝參數選擇算法的關鍵在于需要尋找一種樣本學習算法從大量的矯直機參數選擇過程樣本中獲取參數選擇知識。
矯直機參數選擇過程樣本（簡稱樣本）作為經驗知識的來源，包含了操作人員對板材板形的判斷，對機器功能、工作環境等信息的了解，以及操作人員自身具備的與參數選擇相關的理論知識。
1)入口平直度：由板形檢測儀器在矯直機入口處獲得的板形，由于工業測量通常使用平直度來表示板形，故稱為入口平直度。入口平直度定量化描述了矯直前板材的板形的好環，單位為I。
2)工藝參數組：一組可調的機械控制參數，通過矯直機PLC電路獲得。工藝參數組根據矯直機的型號不同而有所不同，通常使用的兩彎兩矯的拉伸彎曲矯直機。工藝參數組具有五個參數，分別是矯直張力、彎曲輥壓下量、矯直輥壓下量、彎曲輥壓下量、矯直輥壓下量。
3)出口平直度：由板形檢測儀器在矯直機出口處獲得的板形，由于工業測量通常使用平直度來表示板形，故稱為出口平直度。出口平直度定量化描述了矯直后板材的板形的好壞，單位為I。(圖/文www.guanggaodai.com)