电导率成像模拟数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电导率成像, 电阻层析成像, 有限元模拟, 机器学习, 神经网络, 模拟数据
数据概述：
本数据集为电导率成像（Electrical Resistance Tomography，ERT）的模拟数据，基于有限元方法（Finite Element Method）生成。数据集使用了一个由128个三角形元素组成的网格，并模拟了高对比度的电导率分布（比值范围为1:150-200）。模拟数据通过Python脚本生成，脚本位于fem-simulation数据文件夹中。
数据集包含以下内容：
- 电压测量数据：共11,520个模拟案例，每个案例包含208个电压测量点。
- 电导率分布图：共11,520个模拟案例，每个案例对应一个包含128个元素的电导率分布图。
模拟采用相邻电极注入电流的协议，同时测量相邻电极的电压，以模拟实际物理系统的电导率成像过程。
数据用途概述：
该数据集适用于电导率成像领域的研究与开发，特别是结合机器学习技术进行电导率分布的重建。具体应用场景包括：
- 电导率成像算法开发：研究人员可以利用该数据集训练和测试机器学习模型，以提高电导率成像的精度和效率。
- 模型评估：数据集可用于评估不同机器学习方法的性能，例如深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）在电导率分布重建任务中的表现。
- 算法对比：研究者可以基于该数据集比较传统电导率成像算法与机器学习方法的优劣，为实际应用选择最优方案。
- 教育与培训：数据集可用于教学和培训，帮助学生和研究人员理解电导率成像的基本原理及机器学习在该领域的应用。
此外，由于数据是基于模拟生成的，具有明确的电导率分布和电压测量，非常适合用于算法开发的初始验证和调试。
