摘要
本发明涉及心电信号处理技术领域,且公开了一种深层多模块融合神经网络及其应用,包括特征提取网络、卷积神经网络、注意力网络、长短期记忆网络和全连接层网络,本深层多模块融合神经网络通过引入两个MaxPoolConvBlock模块和两个AcgPoolConvBlock模块,能够有效完成信号中局部和全局特征提取;通过在最后一个卷积层与全连接层之间加入LSTM,解决了循环神经网络训练过程中出现的梯度消失和梯度爆炸问题;通过注意力网络的设置,有效保证了对于关键信息的突出;可以更高效地完成心电信号特征提取和重建任务,解决了传统ECG分类方法存在的需要大量人力和时间,并且无法有效捕获潜在的复杂关系的问题。