本发明公开了一种利用知识向量嵌入的电磁目标分类方法，利用已知的电磁目标信息的数据，建立电磁目标的图结构，基于图神经网络，对每个电磁目标类别对应的图节点进行嵌入向量表示；采集电磁目标信号，对电磁目标数据进行短时傅里叶变换获取其时频数据，再对其进行预处理，作为用来训练卷积神经网络的样本；构建卷积神经网络，基于电磁目标类别对应的图节点的嵌入向量表示的结果，训练卷积神经网络，最后得到后续对采集的电磁目标信号进行分类识别的参考向量；利用得到的参考向量，对采集的电磁目标信号进行分类识别。本发明适用性强，将类别关系知识结合到网络训练中，解决了传统分类网络只适用于识别在训练集中出现过的类别的不足。