用支持向量机（supportvectormachine，SVM）结合双共轭梯度－快速傅里叶变换方法（BCG—FFT）重构二维金属／介质复合结构柱体目标参数。采用BCGFFT方法数值模拟复合结构目标的散射特性，以散射电场作为训练样本提供给支持向量机学习，经过适当的离线训练，建立支持向量机逆散射模型，实时重构了复合柱体目标的几何、电磁参数；在相同的条件下，采用人工神经网络（artificialneuralnet—works，ANN）方法对复合目标参数也进行了重构；比较分析了训练样本信息的差异对支持向量机重构精度的影响。与ANN方法的结果比较表明：支持向量机方法能有效地用于复合结构目标参数反演，且具有较高的精度。
金属 介质复合目标 参数重构 支持向量机 双共轭梯度--快速傅里叶变换