一种基于对抗神经网络的农机作业数据异常检测方法

本发明公开了一种基于对抗神经网络的农机作业数据异常检测方法，包括：数据获取、预处理，构建LK‑GAN网络模型，对抗训练与模型优化，异常检测及数据传输与可视化。本发明利用GAN的生成器模拟正常数据的分布，并通过判别器识别异常数据；生成器和判别器都引入长LSTM增强对时序特征的捕捉能力，并结合KAN网络以及注意力机制提高生成器的提取特征能力，提升了异常检测的精度。同时，原始数据及检测结果实时传输至云端平台，并在客户端界面进行可视化展示，以增强异常检测的时效性，为智慧农业提供可靠的技术支持。