本文提出一种基于卷积神经网络架构的燃烧流场重构模型，旨在从低分辨率温度场中重构得到具有复杂流场特征的火箭冲压组合发动机二维温度场．通过大涡模拟方法获得了4种不同构型燃烧室的湍流燃烧流场数据集，使用其中3组构型作为训练集，并对另一个构型燃烧室温度场的重构结果进行分析，以对重构神经网络模型进行验证．研究结果表明，该温度场重构模型可以有效从低分辨率温度场中重构得到二维高分辨率温度分布，在中心火箭后缘主要燃烧区域的温度场重构平均误差小于5%，重构精度高于双三次插值算法．本研究数据集和模型可为后续实现组合发动机燃烧状态的智能感知和调控提供支撑．