求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
  v+ ~* T6 O$ Y* S, }  Dt = [-1 -1 1 1];
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
. t9 r7 r/ M+ X9 Onet.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.epochs = 300;
1 a8 i8 c" e- N( ^5 M, u3 ?4 cnet.trainParam.goal = 1e-5;
net=train(net,p,t);
- x. @" \/ t( T% ]: s: T

# k$ C4 T; @* tp = [-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。
: V; h6 D3 v/ D4 e1 R1 k; xp = num2cell(p,1);
- V- H7 ]+ `' a- W. It = num2cell(t,1);
& v+ @" u  R) }net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
: Q; q& O4 I, N3 {" @. znet.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
% l4 O+ D- u8 s* Fnet.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
3 ]- i, `3 x5 ^net.adaptParam.passes = 200;
/ n' d0 Q# D) a- C5 Y( P[net,a,e]=adapt(net,p,t);
%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。
0 B) B/ u' p- m: d0 ?# f& L4 b' Y: `
" r2 k2 r0 G! M6 Y8 u2 `' ?7 |1 o# T% ^
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
+ Z: E- U) M. T3 u4 {6 D& w.??? Attempt to reference field of non-structure array.

1 r3 b/ \) f' C$ P9 A+ }
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
请教高手 为什么？
拜谢！！！！