为了实现半实物射频仿真系统中近场效应误差更高效与更高精度的修正,获得三元组单元馈电的精确控制参数。本文系统的分析了已建立的修正流程和相关原理,针对现行方案存在的优化精度有限且计算效率低的问题提出对应的改进思路,从高精度智能反演算法和高效电磁正演建模两方面对修正方案进行了系统的优化设计和验证考察。对于修正方案中初始幅、相参数提取所涉及的反向优化算法,结合坡印廷矢量公式分别研究了基于PSO算法和PSO-GA混合优化算法的新型目标点优化方案,并系统考察了所提出方案的可行性。对比分析了不同优化策略的反演性能,结果证明基于PSO-GA混合方法的目标点优化方案具有优于现行方案的优化效率及精度,可以替代GA算法为后续的筛选择优和误差精确修正提供理想的初始馈电参数。对于三元组初始幅、相筛选步骤中正演数值建模效率低的问题,我们将机器学习思想与电磁数值建模相结合,提出建立多元矢量合成的神经网络模型用以实现三元组辐射中心的快速正演建模。本文分别构建并训练了用于三元组模型的基于不同风险类型的BP网络和SVM网络,并采用GA算法、K-CV交叉验证、以及PSO算法对上述网络参数和架构进行了进一步优化。通过仿真验证基于GA-BP网络和基于PSO-SVM网络的多元矢量快速正演模型基本满足项目需求,能够在精度达到10-6标准下实现对初始馈电幅、相参数的筛选。最后,基于上述优化思路,本文综合出一套新的近场效应误差修正优化设计方案,通过仿真实验对修正流程中初始馈电参数的优化结果和后续误差精确修正的结果进行了测试分析,证明了本文提出的新型优化修正方案能够实现近场效应误差的高精度、高效修正。