El reconocimiento y clasificación de señales moduladas ocupan una posición importante en la guerra de la información electrónica, la comunicación inalámbrica inteligente y la modulación y demodulación rápida. Para abordar las deficiencias de los métodos de reconocimiento existentes, como la alta participación manual, pocos tipos de reconocimiento y una baja tasa de reconocimiento bajo una relación señal-ruido baja, proponemos un modelo de reconocimiento de redes neuronales profundas de memoria a corto y largo plazo con convolución de enlaces cortos y mecanismo de atención (ASCLDNN). La red está optimizada para el reconocimiento de señales moduladas e incorpora un mecanismo de atención para lograr una mayor precisión al agregar pesos a las señales importantes. Los resultados experimentales muestran que ASCLDNN puede reconocer 11 modulaciones de señales con alta precisión en una relación señal-ruido baja y sin confusión para señales específicas.