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在金属土壤腐蚀研究中，主要是测定金属土壤腐蚀率。通常采用两种方法，第一种方法是到野外现场埋件的实验方法，简称现场方法。第二种方法是在实验室里模拟现场条件试验，简称实验室方法。现场方法需要很长的时间和正确选点，成本高。而实验室方法快速且成本低，但误差大。于是，产生了建立实验室数据和现场数据之间联系，使得实验室数据真正能够代替现场数据的问题。该问题已经有人用极化曲线方法和人工神经网络方法考虑过，但效果不足以达到可以代替的目标。本文采用了一种全新的模糊识别映射(FCMs)方法，得到的平均精度为88.81％，相当理想。与用极化曲线法所作的预测的平均精度69.31％相比，精度提高了近20个百分点；与用人工神经网络法所作预测的平均精度81.04％相比，精度提高了近8个百分点。所以，利用实验室数据以及FCMs方法进行后期处理，基本可以替代现场方法。