本文主要是针对当前电路仿真中非线性电子器件还没有一个通用建模方法的问题,提出了利用神经网络能够逼近任意非线性连续函数这一优点来建立通用模型的方法。本文首先介绍了现有的非线性电子器件的建模方法,讨论了这些方法的优缺点,最后得出:这些方法各有各的局限性,不能作为非线性电子器件建模的通用方法。然后又对神经网络,尤其是前馈网络中的BP网络及RBF网络作了介绍。最后根据神经网络能够进行函数逼近的特点,提出了基于神经网络的非线性电子器件的通用建模方法,论文中给出了该方法的总体思路和实现的全过程。并对两种网络在建模过程中的优缺点进行了比较。经过大量实验,这种先由神经网络逼近函数,再将得出的网络结构用Pspice中的电路描述语言描述而建立非线性电子器件模型的方法取得了成功。这样我们就找到了一个对非线性电子器件建模的通用方法,该方法对于电路系统的仿真具有十分重要的意义。