简介： 本发明公开了一种基于多分类器强化学习的心肌梗塞检测方法。本发明步骤：1、对原始常规12导联心电图进行预处理、R波定位、获取HRV信号；2、对每个导联HRV信号分别提取时域、频域、非线性动力学特征序列；3、利用强化学习让分类器模型不断进行学习，调整模型参数，将不同动作对应的Q值作为一个序列输出，最终训练得到三个主分类器模型，每个主分类器模型里面根据强化学习得分机制产生若干BP分类器；4、利用强化学习训练得到的三个主分类器对测试样本进行分类识别，获得三个测试结果；5、利用投票法则进行最终投票，获得识别结果。本发明引入强化学习机制，能够更有效准确地快速识别检测，能够为心肌梗塞的检测与预防提供有效便利的工具。