BP神经网络方法问题请教大神。

naimei

%-----BP神经网络方法—
( y  F# g% ?0 G  Q" Y  v%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;  
close all;
clc;
- ?, G+ Z+ u3 P/ z, d5 g%% -------数据处理模块------------------
) N" u% }6 ]+ fdata=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
data1 = data(:,1:7);   %data1指的是属性值
3 e  _! L! M/ j7 ^6 X8 wdata2 = 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。
5 [. S" y& K' r3 ^6 f  F# Bdata = [data1,data2];  %处理后数据
" g. S" u: T8 A) ?5 K- p; G[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
%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
& @" Q# s5 s. H+ O* m( f0 Q% G8 H%% -----------------数据归一化处理----------
[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
0 W. C8 X3 S  y/ U6 G& o9 H5 h! i[input2,ps] = mapminmax(testV.P,-1,1);
%% -----------------构造输出矩阵----------
output1 = trainV.T;
output2 = testV.T;
  o2 x  V. K6 v2 F
) s8 P* Q0 ?% D7 k) B# m%% -----  建立网络--------------
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
+ h: D: H% F1 ]4 _%设置训练参数
5 I' L% U. z5 t- ~" a6 C, vnet.trainParam.epochs=800;  %训练次数
net.trainParam.goal=0.005;  %网络性能目标
; `2 s; b5 t) [: i$ D1 mnet.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。
  ?1 W( ^$ G& `+ L: `7 u. Nnet.trainParam.lr=0.01; %学习训练速度
5 g$ G+ W  F) E6 \
%% -----  训练网络 --------------
; J: g- N% b( @: S2 w. m+ Fnet = train(net,input1,output1);
%% ----- 仿真网络 --------------
& z; {: ]! E3 l1 E, [! k8 Toutput_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
9 H, \) E7 _5 \1 G3 z7 f" Doutput_fact(output_fact>=0.5) = 1;
, ~, P* _! q" X0 ^1 e5 w6 d% Toutput_fact(output_fact<0.5) = 0;
N = length(testV.P);
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;
sprintf('识别率是 %3.3f%%',correct_rate*100);
( _, F& R. ?: S0 @2 \5 R& `
问题描述：

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！

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神经网络太难了，我们用的都是i简单的功能