Los circuitos analógicos juegan un papel importante en los sistemas electrónicos modernos. Con el objetivo de diagnosticar con precisión las fallas de los circuitos analógicos, este documento propone una nueva variante de una red neuronal convolucional, a saber, una red neuronal convolucional multi-escala con un núcleo selectivo (MSCNN-SK). En MSCNN-SK, se desarrolla una capa de diferencia promedio multi-escala para calcular secuencias de diferencia promedio multi-escala, y luego estas secuencias se toman como entrada del modelo, lo que le permite extraer características de falla potenciales. Además, se introduce un mecanismo de selección dinámica de núcleo de convolución para ajustar adaptativamente el campo receptivo, de modo que se mejore la capacidad de extracción de características de MSCNN-SK. Sobre la base de dos circuitos de diagnóstico de fallas bien conocidos, se realizan experimentos de comparación, y los resultados experimentales muestran que nuestro método propuesto logra un rendimiento superior.