本发明提出一种基于神经网络的电磁场分布定位方法：在待定位区域依据实际电磁环境中数据采集点的有效电磁场的覆盖半径构建定位神经网络模型，其中该定位神经网络模型包括卷积神经网络和GRNN神经网络两个部分；对数据采集点发出的电磁信号进行数据采样和预处理；利用小波变换对采样数据进行时频特征提取并图像化，然后利用卷积层神经网络和GRNN神经网络对二维图像进行位置基因特征提取，并构造一个基于位置基因的数据库。在线阶段，将采集到的电磁信号数据预处理、小波变换和图像化，把转换后的图像数据输入定位神经网络模型，根据所述定位神经网络模型计算得出与数据库中最接近的电磁信号位置基因信息，将其输入计算程序而判断其位置。