文章研发了一种铁矿石合理含水量的评估系统,包含品种识别模块、粒径测定模块、数据存储模块、数据调用模块、神经网络模块和结果输出模块。神经网络模块是该系统的核心,其利用人工神经网络技术具有较好的非线性拟合能力,来构建铁矿石的饱和吸附水量与温度、湿度、粒径等影响因素之间相互关系的神经网络模型。该评估系统易于操作,只需扫描待评估铁矿石即可快速获得其在发运港自然条件下的铁矿石合理含水量的范围。