一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测方法及系统

本发明公开了一种基于自适应分布球框架的分布外样本检测方法及系统，涉及人工智能与机器学习技术领域，基于自适应分布球框架构建分布外样本检测模型；将训练数据输入动态分布边界调整模块，通过对抗生成网络生成增强样本，以扩展分布边界；将增强样本输入动态多尺度特征融合模块，基于融合权重将全局特征和局部特征进行融合，生成融合特征；将融合特征输入动态能量优化模块，通过能量函数计算能量值并利用闭环反馈机制动态调整分类阈值，以及将能量损失梯度作用至动态分布边界调整模块和动态多尺度特征融合模块进行参数调整，输出识别结果。本发明通过结合动态边界调整、特征融合与能量优化，显著提高了分布外检测的准确性和鲁棒性。