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提出了一种采用神经网络提高EIT 成像质量的方法.首先,根据电阻抗成像原理,构建了208-10-208 三层神经网络.然后,将实验平台上采集的实测数据分为训练数据和成像数据,将根据仿真模型求解得到的仿真数据作为期望值,利用训练数据对神经网络进行训练,获得神经网络参数,建立神经网络模型;将成像数据作为训练好的神经网络的输入,利用神经网络的输出数据重建图像.最后,采用6 项指标对神经网络训练前后的重建图像效果进行评价.结果表明：采用神经网络后的图像在相关系数、结构相似度、相对误差、位置误差、外形形变、瞬时震荡