碳化硅器件因其高频、高压、高温等卓越特性，可大幅提高电力电子变换器的特性，而高开关频率、dv/dt和di/dt加剧了电磁干扰（EMI）的恶化。常规电路拓扑的EMI噪声源建模面临大量设计变量及参数，设计模型复杂、计算耗时的困难，如何快速、准确地建立高维度设计变量与EMI噪声之间耦合复杂的非线性映射关系以快速寻优，成为电力电子设计的研究难点。为了准确地分析并预测共模EMI噪声，本文首先建立共模EMI噪声的电路模型并确定共模噪声源的输入、输出特征，然后采用人工神经网络（ANN）训练仿真得到的样本集，最后利用训练之后的ANN预测噪声幅值，并进行了实验验证，为变换器的智能设计打下了基础。