keras cnn一维卷积神经网络构建

好的，以下是一个简单的 Keras 一维卷积神经网络构建的例子：

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

model = Sequential()

# 添加一维卷积层和最大值池化层
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(100, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 添加 Flatten 层和全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

这个模型有一个一维卷积层，一个最大值池化层，一个 Flatten 层和两个全连接层。输入数据的形状为 (100, 1)，其中 100 是数据点的数量，1 是每个数据点的特征数量。最后的输出是一个二元分类结果。当然，这只是一个简单的例子，具体的结构和参数需要根据具体的问题进行调整。