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基于 CNN 和物理信息神经网络的两阶段成像框架用于完全反问题层析成像：以电阻抗层析成像为案例研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一个两阶段混合学习框架，将卷积神经网络和物理知识驱动的神经网络结合起来解决电阻抗层析成像问题。该框架在PINN框架中解耦了正向和逆向问题。
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关键要点
- 该研究提出了一个两阶段混合学习框架。
- 框架结合了卷积神经网络 (CNNs) 和物理知识驱动的神经网络 (PINNs)。
- 该框架旨在解决完全逆向电阻抗层析成像 (EIT) 问题。
- 框架融合了数据驱动和模型驱动方法。
- 在 EIT 的 PINN 框架中解耦了正向和逆向问题。
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