使用matlab中的BP神经网络进行训练的时候，输入3组数据的话我 怎么在软件中调整哪两个作为输入值哪个输出值

在MATLAB中使用BP（Backpropagation）神经网络进行训练时，通常需要将数据组织成适当的矩阵形式。如果你有三组数据，每组包含输入特征和对应的输出值，假设每一组数据都有n个输入变量和1个输出变量，操作步骤如下：

1. **准备数据**：
- 创建输入矩阵 `X`，它是一个(n+1)列矩阵，其中前n列是输入值，最后一列是全0，表示这是输入向量而不是目标值。
- 创建目标输出矩阵 `Y`，这是一个n行1列的向量，其中每个元素对应于输入数据的一组对应输出。

例如，如果每组数据为 [x1, x2, ..., xn, y]，那么应该像这样排列：

X = [
    [x11, x12, ..., x1n, 0],
    [x21, x22, ..., x2n, 0],
    [x31, x32, ..., x3n, 0]
];
Y = [
    y1,
    y2,
    y3
];

2. **设置网络结构**：
- 初始化BP神经网络模型，比如你可以使用 `patternnet` 函数，然后选择合适的隐藏层节点数。

3. **训练网络**：
- 调用 `train` 函数对网络进行训练，传入 `X` 和 `Y` 作为输入输出对。例如：

   net = patternnet(hiddenLayerNodes); % 假设hiddenLayerNodes是隐藏层节点数
   net = train(net, X', Y');

`'` 表示转置矩阵，因为 `train` 函数期望的是列向量形式的数据。

4. **评估与预测**：
- 对新的输入数据应用训练好的网络，可以使用 `sim` 或 `predict` 函数得到预测结果。