在神经网络中，ANN的结果通常是基于输入数据的。但是，我们可以通过在训练时引入输出数据来改变ANN的结果。

一种常见的做法是使用监督学习，其中我们将输入数据和期望的输出数据一起提供给ANN进行训练。在ANN的训练过程中，它会根据输入数据调整自身的权重和偏差，以使其输出尽可能接近期望的输出。

下面是一个使用Keras（一个常见的深度学习框架）的代码示例，展示了如何基于输出来改变ANN的结果：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个简单的ANN模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
input_data = np.random.rand(1000, 10)
output_data = np.random.randint(2, size=1000)  # 假设输出数据是二进制分类结果
model.fit(input_data, output_data, epochs=10)

# 使用ANN进行预测
input_data = np.random.rand(1, 10)
predicted_output = model.predict(input_data)

# 基于输出进行修改
if predicted_output > 0.5:
    predicted_output = 1
else:
    predicted_output = 0

print(predicted_output)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含两个全连接层的ANN模型。然后，我们使用二进制交叉熵作为损失函数，编译模型。接下来，我们使用随机生成的输入和输出数据对模型进行训练。

最后，我们使用训练好的模型对一个新的输入数据进行预测。然后，我们根据预测的输出值是否大于0.5来修改最终的结果，并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例，用于说明如何基于输出来改变ANN的结果。在实际应用中，你可能需要根据具体的问题和数据集进行更复杂的处理。