FLRNet：一种基于深度学习的流场回归重建方法

本研究解决了从有限传感器数据重建流场的挑战，尤其是在测量运算符常常不良且不可逆的情况下。提出的FLRNet用变分自编码器和傅里叶特征层对流场进行稀疏传感器测量的重建，使得重建结果在多种流动条件和传感器配置下具备较强的准确性和鲁棒性。