电容层析成像图像重建是一个非线性及病态性逆问题。基于此，提出了基于迭代重加权最小二乘法的鲁棒正则化极限学习机(RELM-IRLS)算法的电容层析成像图像重建方法，以油/气两相流为研究对象，通过有限元仿真构建随机分布流型，对RELM-IRLS算法完成训练，并与Landweber迭代算法及极限学习机算法进行对比，RELM-IRLS算法的测试集平均误差相比极限学习机算法减小4.6%。仿真及静态实验结果均表明，RELM-IRLS算法所得重建图像质量得到明显提升，且算法具有良好的泛化性能。
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