请写出符合如下要求的代码，并解析：单类分类模型（CNN回归到一个函数值），模型的输出值构成一个高斯分布，用遗传算法进行优化

以下是符合要求的代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import random

# 构造数据
X = np.random.rand(1000, 28, 28, 1)
y = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=1000)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam())

# 定义适应度函数
def fitness_func(params):
    # params: 模型参数，类型为list
    model.set_weights(params)
    y_pred = model.predict(X)
    mse = mean_squared_error(y, y_pred)
    fitness = 1.0 / (1.0 + mse)
    return fitness

# 定义遗传算法参数
POPULATION_SIZE = 50
MUTATION_RATE = 0.1
GENERATIONS = 100
WEIGHT_SHAPE = model.get_weights()[0].shape

# 初始化种群
population = []
for i in range(POPULATION_SIZE):
    weights = []
    for shape in WEIGHT_SHAPE:
        weight = np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=shape)
        weights.append(weight)
    population.append(weights)

# 进化
for generation in range(GENERATIONS):
    # 计算适应度
    fitness_scores = []
    for i in range(POPULATION_SIZE):
        fitness_scores.append(fitness_func(population[i]))
    # 选择
    parents = []
    for i in range(POPULATION_SIZE):
        parent1 = random.choices(population, weights=fitness_scores)[0]
        parent2 = random.choices(population, weights=fitness_scores)[0]
        parents.append((parent1, parent2))
    # 交叉
    offspring = []
    for i in range(POPULATION_SIZE):
        parent1, parent2 = parents[i]
        child = []
        for j in range(len(parent1)):
            if random.random() < 0.5:
                child.append(parent1[j])
            else:
                child.append(parent2[j])
        offspring.append(child)
    # 变异
    for i in range(POPULATION_SIZE):
        if random.random() < MUTATION_RATE:
            idx = random.randint(0, len(offspring[i])-1)
            offspring[i][idx] = np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=offspring[i][idx].shape)
    # 更新种群
    population = offspring

# 获取最优解
best_weights = population[np.argmax(fitness_scores)]
model.set_weights(best_weights)
print("Best fitness:", fitness_func(best_weights))

这段代码首先构造了一个CNN回归模型，输出值构成一个高斯分布。然后定义了一个适应度函数，用于衡量模型参数的好坏。接下来使用遗传算法进行优化，将模型参数作为个体，通过不断选择、交叉、变异等操作，进化出更优秀的个体。最后获取最优解，并将其应用于模型中。

遗传算法的参数包括种群大小、变异率、迭代次数等。在进化过程中，首先计算每个个体的适应度，并基于适应度进行选择。选择过程中，根据适应度的大小，越优秀的个体被选中的概率越大。接下来进行交叉操作，将两个个体的某些部分进行交换，以获得新的个体。最后进行变异操作，随机改变个体的某些部分，以增加种群的多样性。通过不断进行选择、交叉、变异等操作，种群中的个体逐渐进化，直到找到最优解。最后将最优解应用于模型中，得到一个高性能的CNN回归模型。