求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-1 -1 1 1];
) G* U" r" k& O0 ?net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
: N4 i1 J! l' f) h$ O( C7 e$ }net.trainParam.epochs = 300;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net=train(net,p,t);
: b1 M3 E+ i# V; A9 X0 J1 Y1 u7 `- W
! w4 L5 n! M% _, Q2 I
p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-1 -1 1 1];
% 如果我们要在每一次提交输入后都更新权重，那么我们需要将输入矩阵和目标矩阵转变为细胞数组。每一个细胞都是一个输入或者目标向量。
p = num2cell(p,1);
3 P0 U8 q# u: _0 \t = num2cell(t,1);
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
0 L% F# L) Z% o3 [! N8 I/ }& pnet.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
0 B0 {* `7 ]$ E. |  E: |net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
$ S% t. x; f6 O* }net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
net.adaptParam.passes = 200;
& B: o: m1 y' P1 P# Q+ x: g[net,a,e]=adapt(net,p,t);
; G' a2 w; n$ E9 _5 S. ^7 J%训练结束以后，我们就可以模拟网络输出来检验训练质量了。


6 d7 R( j$ K! r6 Z我编了两套代码，增加方式和预处理都试了，都是一样的结果
2 ]* t8 w: y  g.??? Attempt to reference field of non-structure array.

. z, G& |' S' v( e
1 p9 ^1 r: K' T& g% S但如果调用者两组代码时不加M文件后缀就都可以正常运行
2 Y9 g& H  X3 D+ o5 c* S请教高手 为什么？
拜谢！！！！
6 [! e) s4 J0 Y( D6 d: c: b
1 q& e1 I- o" g& U$ j- @5 U