現代生活節奏加快，生活壓力逐漸增大，長期累積的心理疲勞對健康構成威脅。通過分析生理信號和參數，本文提出一種可以識別心理疲勞狀態的方法，從而有助于維護健康生活。本文所提方法是基于卷積神經網絡與長短時記憶網絡結合的心電信號心理疲勞狀態識別方法。首先，利用一維卷積神經網絡模型的卷積層提取局部特征，通過池化層提取關鍵信息，同時去除部分冗余數據。然后，將提取的特征作為長短時記憶網絡模型的輸入，以進一步進行心電特征的融合。最后，通過全連接層整合關鍵信息，成功實現了對心理疲勞狀態的準確識別。研究結果表明，相較于傳統的機器學習算法，本文提出的方法顯著提高了心理疲勞識別的準確性，識別的準確度達到了96.3%，可為心理疲勞的預警和評估提供可靠的基礎。