本發(fā)明公開了一種基于多分類器強化學習的心肌梗塞檢測方法。本發(fā)明步驟：1、對原始常規(guī)12導聯(lián)心電圖進行預處理、R波定位、獲取HRV信號；2、對每個導聯(lián)HRV信號分別提取時域、頻域、非線性動力學特征序列；3、利用強化學習讓分類器模型不斷進行學習，調整模型參數(shù)，將不同動作對應的Q值作為一個序列輸出，最終訓練得到三個主分類器模型，每個主分類器模型里面根據(jù)強化學習得分機制產(chǎn)生若干BP分類器；4、利用強化學習訓練得到的三個主分類器對測試樣本進行分類識別，獲得三個測試結果；5、利用投票法則進行最終投票，獲得識別結果。本發(fā)明引入強化學習機制，能夠更有效準確地快速識別檢測，能夠為心肌梗塞的檢測與預防提供有效便利的工具。