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本文以时域有限差分(FDTD)法数值模拟了各向异性材料的散射特性,在此基础上利用人工智能技术——BP神经网络对各向异性材料电磁参数进行了反演研究.以各向异性介质球的雷达散射截面(RCS)作为训练样本信息,经过适当的训练,实时重构了各向异性介质球的相对介电常数和电导率.反演结果显示了该方法的有效性和准确性.