基于对比学习的异常检测方法是一种先进的异常检测技术，通过对比正常样本与潜在异常样本的特征差异来识别异常。该系统利用深度学习模型，在训练阶段学习正常数据的分布模式，并在检测阶段通过对比输入数据与正常模式的差异来判定异常。计算机存储介质则用于存储该方法的程序代码、训练数据及模型参数，支持高效的数据读取与处理。该介质可以是硬盘、固态硬盘（SSD）、闪存或其他非易失性存储设备，确保系统能够快速加载模型并执行实时异常检测任务。该方法适用于工业检测、网络安全、医疗诊断等领域，能够有效提升异常检测的准确性和鲁棒性。