BP神经网络方法问题请教大神。

naimei

%-----BP神经网络方法—
%思路：将iris数据分为三类，训练数据和测试数据，用dividevec函数随机抽取，因此实验结果是不定的，最好情况是100%
clear all;  
1 e$ x& Z0 Q7 L( `1 wclose all;
clc;
7 |5 G) f0 p, o6 l3 ?  _%% -------数据处理模块------------------
data=xlsread('iris.xlsx'); %此处的数据已经做了相应处理，因此xlsread 直接导入数据
+ \+ j0 H( g' x* Ddata1 = data(:,1:7);   %data1指的是属性值
data2 = data(:,end);    %data2指的是分类
data2 = double(dec2bin(data2))-48;   %函数名称：dec2bin 函数功能：把一个十进制数转换成一个字符串形式表示的二进制数。
/ P. `: @  [6 x7 z, E* Pdata = [data1,data2];  %处理后数据
[trainV,valV,testV] = dividevec(data1',data2',0.0,0.3) %将数据分为训练和测试两类，没有变量数据valV，因此所占百分比是0
6 j: J$ c: @) H) i. d, Z& L%dividevec()函数在 7.6 版本还可以使用,是把数据进行打乱，并分类为：训练输入数据、变量数据、测试数据的方法。0.5为测试数据百分比
%% -----------------数据归一化处理----------
5 \" Q  ?" B; Q2 b" o[input1,ps] = mapminmax(trainV.P,-1,1);  %由于mapminmax是按行归一化，行表示属性 列表样本个数
[input2,ps] = mapminmax(testV.P,-1,1);
- f2 I! K9 W7 w5 @%% -----------------构造输出矩阵----------
; k* W& k1 V  B/ F) R$ d, u8 I7 \6 koutput1 = trainV.T;
) f4 h% c' Y, ]8 foutput2 = testV.T;

%% -----  建立网络--------------
9 V: _1 b. y2 u1 r2 @net = newff(input1,output1, [10 3]); %[10,3]表示有两层隐层，第一层隐层节点为10，第二层隐层节点为3
2 x* S; _1 D! L  {" s. U%设置训练参数
net.trainParam.epochs=800;  %训练次数
  c- H" P9 U& [' m! }  N5 enet.trainParam.goal=0.005;  %网络性能目标
9 U  B8 u/ Q/ E0 {5 m5 [net.trainParam.show=NaN;  % 两次显示之间的训练次数,NaN表示不显示，默认是25.该参数的设置对程序没有影响。
net.trainParam.lr=0.01; %学习训练速度

1 ^% ^2 L7 R0 r. ?; W%% -----  训练网络 --------------
net = train(net,input1,output1);
+ V9 I1 L& y5 X2 s* r3 P%% ----- 仿真网络 --------------
output_fact = sim(net,input2);  %注意sim仿真网络直接输出的并不是整数形式，而是很贴近整数的小数形式，因此要做相应的变化
output_fact(output_fact>=0.5) = 1;
output_fact(output_fact<0.5) = 0;
7 ]5 E0 j# s' g) c- r- N! X! oN = length(testV.P);
1 _! L' G! \. U5 F; _output_class = sum(output_fact.*[ones(1,N)*2;ones(1,N)*1],1);
output2 = sum(output2.*[ones(1,N)*2;ones(1,N)*1],1);
correct_rate = sum(output_class == output2)/N;
& u' l( e7 k6 S" u+ Fsprintf('识别率是 %3.3f%%',correct_rate*100);
# L( t4 m+ G: [8 \5 H( a- H
6 e5 b. j8 \7 @5 a4 N: Q问题描述：
% z% [( D( {' x7 Q5 S: m
1 r5 L- Z# m% v7 n* Y6 W  [上图为BP神经网络结构图，上述代码是想将数据分为3类，我想将这儿的输出层2个节点改为3个节点，该怎么修改？请教大神，非常感谢！

mnfvbnk

神经网络太难了，我们用的都是i简单的功能