基于AE-GAN的ECG异常检测方法

本发明涉及一种基于AE‑GAN的ECG异常检测方法，属于人工智能领域。该方法构建并训练AE‑GAN用于ECG异常检测，训练网络模型分为：编码器训练阶段，AE‑GAN仅在正常ECG样本上训练，利用对抗损失和重构损失来优化编码器、生成器和判别器；编码器包括通道注意力模块和记忆模块。分类器训练及检测阶段，AE‑GAN利用训练好的编码器从真实样本中提取低维特征，并添加弱随机高斯噪声生成伪正常样本，添加强随机高斯噪声生成伪异常样本；分类器使用二元交叉熵损失函数进行训练，以区分正常样本与伪异常样本；测试时，训练好的分类器使用编码器提取的特征来检测数据是否出现异常。