为了提高针对电子系统电磁兼容(Electromagnetic Compatibility, EMC)问题的建模和分析效率,结合电子系统核心元器件的物理参数抽象方法和已有的智能算法(Intelligent Algorithm, IA)建模理论,提出了一种基于智能算法的电子系统电磁兼容特性的建模方法,并以各种结构微带线的散射参数为算例,建立了高效的基于人工神经网络(Aritificial Neural Network, ANN)的微带线散射参数计算模型。论文首先设计了一种电子元器件的物理结构和电磁特性参数的通用描述方法,通过该方法可以得到各种物理结构的电子元器件的唯一参数表示,为建立特定电子元器件的通用模型提供了基础。然后,为了得到用于训练人工神经网络基础数据,论文基于一种改进的时域有限差分算法,设计和开发了一款可视化电磁场仿真软件,用于计算获得大量不同结构微带线的电磁兼容特性数据。但是,由于电子系统电磁兼容特性的数据量十分庞大,仅就不同结构微带线的散射参数而言,其数据量已使得难以用常规建模方法建立同时具有高精度和高效率的模型。因此,论文根据智能算法的建模优点,通过合理设计基本的建模单元和高效的模型组合计算流程,实现了一种基于小型人工神经网络的组合建模方法,并成功使用该方法建立了可以计算大量微带线结构在一定频域范围内的散射参数数据的高效模型。此外,为了完善电磁兼容的建模流程以及验证模型精度,论文还研究了商用仿真软件CST STUDIO SUITE的自动化仿真编程,并获得了不同结构微带线的散射参数的仿真数据,用于对人工神经网络模型的计算结果进行分析和验证。最后,论文基于误差反传神经网络和径向基函数神经网络分别建立了适用于不同数据范围的微带线散射参数计算模型,并系统地提出和分析了基于智能算法建立电子系统电磁兼容特性模型的一般方法。