本发明属于人工智能技术领域，具体的说是涉及一种基于孪生复网络的少样本雷达车辆目标识别方法。本发明针对少样本情况下的雷达车辆二维目标像，将目标像的实部和虚部共同输入到复数神经网络中输出实数图像，并且利用跳跃链接保留了原始图像的幅度信息，从而代替直接使用幅度图像，更好的利用了雷达数据中的复数信息，提高了特征提取的精度，拉近了原始图像和对应锚样本图像的距离，一定程度上避免少样本带来的过拟合现象。另外针对原生的孪生网络，我们提出在输入样本对的情况下，同时输入这两张样本所对应的锚样本，控制网络的收敛朝给定的锚样本方向进行，加快了网络的收敛速度，同时提高了识别精度。