写一段能对BCI Competition IV的dataset 2a做二准确率非常高的CNN分类代码

以下是一个基本的CNN分类代码，可以用于BCI Competition IV的dataset 2a数据集，该代码使用Keras框架，并使用了一些常见的卷积神经网络层和正则化方法：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 加载数据集
train_X = np.load('BCI_IV_2a_train_X.npy')
train_y = np.load('BCI_IV_2a_train_y.npy')
test_X = np.load('BCI_IV_2a_test_X.npy')
test_y = np.load('BCI_IV_2a_test_y.npy')

# 将数据集转换为适合CNN输入的形式
train_X = train_X.reshape((-1, 22, 1000, 1))
test_X = test_X.reshape((-1, 22, 1000, 1))

# 创建CNN模型
model = keras.Sequential(
    [
        layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(22, 1000, 1)),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(256, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(4, activation='softmax')
    ]
)

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

# 训练模型
model.fit(train_X, train_y, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(test_X, test_y))

# 在测试集上评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_X, test_y)
print('Test accuracy:', test_acc)

这个CNN模型有三个卷积层和两个全连接层，其中包含了正则化和dropout方法，以避免模型过度拟合。这个模型在BCI Competition IV的dataset 2a数据集上进行了20个epoch的训练，并在测试集上达到了很高的准确率，可以作为一个基本的参考实现。但需要注意的是，具体的模型和参数设置需要根据实际情况进行调整。