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本发明公开了一种基于深度学习网络模型的电磁逆散射成像方法，包括：数据预处理阶段：将复数数据的实部与虚部分别放入两个矩阵中；深度学习网络模型的构建以及训练测试阶段，其中，训练阶段包括以电场数据作为深度学习网络（EIS‑Net）的输入，相对介电...
该专利属于安徽大学所有，仅供学习研究参考，未经过安徽大学授权不得商用。

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