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为了提高嵌入式故障诊断专家系统的诊断效率和诊断正确率，采用Matlab与Qt编程工具联合编程，将经典的 BP 神经网络、完整 C 代码与 Linux／Qt 程序相结合，使用Matlab中的组件Real-time workshop对BP神经网络进行代码转换，将Matlab里的M 语言直接转换成嵌入式平台下所运行的C代码形式，神经网络与专家系统融合应用于设备故障诊断，B P神经网络算法快速地应用到嵌入式故障诊断专家系统中。研究结果表明：故障诊断正确率达到98％。