帮我写一段使用人工神经网络进行滑坡易发性评价的代码，要求包括参数调整、模型评估和评估结果可视化等过程

使用人工神经网络（如深度学习框架TensorFlow或PyTorch）来进行滑坡易发性评价是一个相对复杂的过程，下面是一个基本的Python代码示例，我们将使用Keras作为高级API来构建一个简单的卷积神经网络(CNN)。这里假设你已经有了处理好的滑坡特征数据（X_train, X_test, y_train, y_test）。注意，这只是一个简化的例子，实际应用中你需要根据数据特点和需求进一步优化和调整参数。

# 导入所需库
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载和预处理数据
data = pd.read_csv('slope_data.csv') # 假设数据位于CSV文件中
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].astype(int).values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train.reshape(-1, 1, 50, 50)) # 假设输入特征是50x50的灰度图像
X_test = scaler.transform(X_test.reshape(-1, 1, 50, 50))

# 构建CNN模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(1, 50, 50)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 调整参数：可以尝试改变的学习率、批大小、隐藏层结构等
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test), verbose=1)

# 模型评估
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print(f"Test Accuracy: {score[1]}")

# 结果可视化
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

# 查看混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_classes = [1 if p > 0.5 else 0 for p in y_pred]
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred_classes)
plt.imshow(cm, cmap='Blues', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
plt.show()

以上代码仅供参考，具体参数调整需根据实际数据集和任务需求进行。例如，如果你发现训练过程中过拟合严重，可能需要添加Dropout层、EarlyStopping回调或者增大训练数据集。同时，模型的层数、节点数、激活函数等都可能是需要调整的地方。