近日，由宁波北仑出入境检验检疫局主导完成的科研项目“人工智能在铁矿检验中运用的探索与实践”荣膺2012年度宁波市科学技术进步大奖，此乃北仑出入境检验检疫局初次荣获宁波市级科技项目荣誉，彰显出铁矿检验人工智能化的趋势正在日益显著，且逐步进入实际应用阶段。鉴于该项目首次将人工智能技术运用于铁矿石检验领域，无疑旨在开辟铁矿石检验的崭新道路，从而在全球范围内提升我国在铁矿石检验技术领域的影响力。借助该项目的实施，企业有望在对外签署合同时提前发现潜在的质量风险，进而适时终止与外方的合作协议，以避免可能产生的经济损失。

    “人工智能在铁矿检验中运用的探索与实践”属于分析化学与信息、数学以及计量学的交叉学科范畴，项目团队巧妙地运用人工智能中的小波分析和人工神经网络技术，将应用数学、统计学以及计算机技术有机融合，用以处理复杂的化学数据，从而实现化学测量过程的优化，并从海量的化学测量数据中挖掘出尽可能多的有价值信息，例如实验参数的最优选择、实验方案的设计、信号处理等等，以及数据的统计处理、模式识别、模拟等环节，从而有效解决了许多传统方法难以应对的难题。“本项目的研究宗旨在于充分发挥小波分析和神经网络技术在铁矿石检验领域的应用潜力，以期解决一系列困扰铁矿石检验的难题，推动铁矿石检验相关技术向人工智能化方向发展。”

    本项目团队运用小波变换、神经网络以及系统仿真的前沿技术，针对铁矿石全铁电位滴定、铁价态定量测定、去噪校正结果偏析等关键环节展开深入研究。他们巧妙地运用Haar小波来分离两价和三价铁的X荧光重叠峰，并借助db小波确定最佳压力点；此外，还将神经网络、聚类分析以及系统仿真等先进技术广泛应用于品位波动、品质特性分类、误差预测以及实验室质量体系管理等多个方面。本项目所采用的技术手段新颖独特，不仅大幅度降低了实验成本，而且显著提高了实验精度和工作效率。值得一提的是，本课题创新性地将小波分析和神经网络技术引入到铁矿石分析的检测和管理工作之中，其研究成果已达到国际领先水平。

    铁矿石检验自动化和人工智能化的应用，极大地加速了进口铁矿石检测流程，进一步提升了货物通关速度，缩短了检验周期，使得贸易关系人的资金周转率得以提升至原来的1.5倍之高。一旦该方法得到全面推广，必将为社会节约大量的人力、物力和时间资源。更为重要的是，本项目通过对误差隐患的预测、判断以及对错误的预防，成功避免了检验事故的发生，从而避免了贸易关系人可能遭受的经济损失。同时，本课题的研究内容也有力地提升了我国在国际标准化领域的实质性参与程度，增强了我国在国际舞台上的话语权和软实力。通过建立数据库平台和风险预警机制，为国家职能部门提供政策制定的参考依据，为钢铁企业提供贸易预警服务，为我国规避贸易风险提供坚实的理论基础。