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%
2 n' F6 W" z7 F# ]+ ]  R$ Fclear all;  
, o0 a- Q) d- q, ]/ @6 a# sclose all;
4 r) v( U( y0 Y, z) i% o; mclc;
%% -------数据处理模块------------------
+ ]  k4 C+ y0 l$ l4 K) U. qdata=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
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。
data = [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
% G- B4 y4 H3 p7 d6 n3 J%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----------
  v* G" h: n# z- J[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 }) F- K+ e3 s[input2,ps] = mapminmax(testV.P,-1,1);
8 D7 B# b0 }# c5 @# s: A%% -----------------构造输出矩阵----------
8 P$ L( k2 A' q% q* Toutput1 = trainV.T;
7 H- N. V" r7 boutput2 = testV.T;
# n' y4 h1 B- ]! [- s2 y
7 |, `) i" e( c%% -----  建立网络--------------
1 I( B; u/ o4 y) Z4 Y$ b3 Tnet = 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
$ E& T4 k9 G* @%设置训练参数
net.trainParam.epochs=800;  %训练次数
, u) l3 d# Y+ i; C* n: @; s( rnet.trainParam.goal=0.005;  %网络性能目标
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。
% V# O2 R8 Q9 U" N6 S/ S; bnet.trainParam.lr=0.01; %学习训练速度
) e2 T3 l: I3 T7 J# I
%% -----  训练网络 --------------
net = train(net,input1,output1);
%% ----- 仿真网络 --------------
# c' V* ?% r5 t( e7 |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
& @9 k1 A3 [% p+ D8 ]+ j! Youtput_fact(output_fact>=0.5) = 1;
3 E. B3 n+ S3 ^1 y( x, ooutput_fact(output_fact<0.5) = 0;
N = length(testV.P);
output_class = sum(output_fact.*[ones(1,N)*2;ones(1,N)*1],1);
% p/ v0 W, ~, m. I9 W$ k6 noutput2 = sum(output2.*[ones(1,N)*2;ones(1,N)*1],1);
; H$ E: l; E1 O; X; ]! M7 bcorrect_rate = sum(output_class == output2)/N;
sprintf('识别率是 %3.3f%%',correct_rate*100);

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！

mnfvbnk

神经网络太难了，我们用的都是i简单的功能