解决这个问题的方法是使用Python编程语言和Keras库来实现一个多类别分类的人工神经网络（ANN）模型，并利用该模型来改善性能。

首先，你需要安装和导入必要的库：

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

然后，你需要准备你的数据集。这里假设你已经有了一个包含特征和标签的数据集，其中特征存储在一个名为features的NumPy数组中，而标签存储在一个名为labels的NumPy数组中。

接下来，你需要对标签进行独热编码。独热编码是一种将分类变量转换为二进制向量的方法，其中每个类别都被表示为一个唯一的二进制值。Keras提供了一个工具函数to_categorical来实现这一点：

labels = keras.utils.to_categorical(labels)

然后，你需要将数据集划分为训练集和测试集。你可以使用train_test_split函数来实现这一点：

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)

接下来，你可以定义一个ANN模型。在这个例子中，我们使用一个简单的全连接层模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(len(np.unique(labels)), activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

然后，你可以使用训练集来训练该模型：

model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

最后，你可以使用测试集评估模型的性能：

score = model.evaluate(test_features, test_labels)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

这就是用ANN通过多类别分类来帮助改善性能的解决方法的代码示例。你可以根据你的数据集和需求进行适当的调整和修改。