写一个对3000条128*1的数据实现三分类的卷积神经网络

非常感谢您的提问，我可以回答这个问题。以下是一个简单的卷积神经网络实现三分类的代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten

# 生成随机数据
X = np.random.rand(3000, 128, 1)
y = np.random.randint(0, 3, size=(3000,))

# 构建卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(128, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=3, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

这个模型包含两个卷积层和两个池化层，最后使用全连接层进行分类。在训练过程中，我们使用交叉熵作为损失函数，优化器使用 Adam，评估指标为准确率。