人工神经网络和遗传算法是两种以生物学为基础的现代优化算法，因其优越性而被广泛应用于诸多领域。本文主要研究二者在微波设计中的应用。 文中对多层双复介质对垂直入射平面波的反射情况做了理论分析，采用遗传算法优化设计分层媒质的参数以及不同铁氧体吸波材料的组合方式，得出了几种较好的设计方案。文中同时给出了阻抗加载型吸波材料的吸收性能的理论计算结果。 本文建立了微带缝隙和微带交指电容器的神经网络模型，训练样本由FDTD仿真得到。将自适应调整学习率并加入动量因子的梯度下降法和Levengurg-Marquart训练算法的训练结果做了比较分析，同时引入了性能函数的改进形式。本文给出了将神经网络模型与遗传算法相结合优化设计交指电容器的方法。结果证明该方法具有较高的准确性，并可以节省大量的计算时间。