該文介紹了基于自組織神經網絡的針對某型雷達的故障診斷平臺接口模塊的實現過程。利用Delphi 實現分類樣本的錄入工作及平臺的圖形用戶界面功能，將復雜的網絡計算與分類過程交給Matlab 完成，并對某樣本進行較為簡單的聚類分析。試驗表明接口模塊能大大簡化整體平臺復雜的算法設計，分類性能與速度也較令人滿意。
武器裝備的日益發展對裝備的故障診斷與BIT（機內測試）提出了更高的要求。通過對數據采集設備所得的可測點的數據分析來對故障實現診斷定位，其實質上就是基金項目：國家自然科學基金資助項目（9971026）一個模式分類的過程，對每一個樣本實現快速與智能的分類是故障診斷平臺需要解決的問題。
作為一種工具，Delphi 建立在成熟的面向對象語言Object Pascal 之上。使用它，可以做到能用VC++完成的大部分任務但避免了許多麻煩。利用Delphi 可以在界面設計等一些方面使開發人員效率更高，成本更低，功能更強。Matlab 作為一種算紙式的語言，在數據處理、系統識別、模式分類、神經網絡、圖形顯示有其它語言難以比擬的優勢。在Delphi 中實現與Matlab 接口模塊的開發，可以賦予Delphi 強大的科學計算能力，開發出功能更為強大的系統軟件。
我們在利用神經網絡進行某型雷達的故障診斷平臺開發時，采用Delphi 作為開發工具，實現強大的數據庫支持及友好的與用戶交互界面等功能。但由于如果利用Delphi實現神經網絡的訓練與開發，將花費過多的精力在算法的研究與實現上，因此我們將需要復雜算法設計的網絡訓練以實現樣本分類的過程交給Matlab 完成。同時由于MathWorks 公司推出全新的Matlab6.5增加了許多新的特性，超出了一般概念的升級，接口的設計更加簡化。在本文中采用的軟件分別是Matlab6.5，Delphi6.0 及VC++6.0。