求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
4 b/ ]# u" s. f# o" o! Ft = [-1 -1 1 1];
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
" K! o# h6 P+ I6 S2 q7 Gnet.trainParam.epochs = 300;
! `8 A5 Y) I: H+ h) q( mnet.trainParam.goal = 1e-5;
/ s5 q. s. W* Y& g6 D" b) Hnet=train(net,p,t);

% T% s/ H" V. W! V$ B
p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-1 -1 1 1];
3 _# o0 h4 ]  S2 i% r. r0 @% 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);
t = num2cell(t,1);
, \! X/ @! G+ jnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
9 n3 |* D5 [) I4 i- hnet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
3 O, U+ b8 q/ m! Gnet.adaptParam.passes = 200;
! V% U' O; U3 h  Z) F' f8 }[net,a,e]=adapt(net,p,t);
$ k3 L+ Q; h7 N( S* L- @: b%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。

( Y: k& R( v  E
$ x* P) P' F8 N$ A& G' e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
* }6 i6 N5 C+ f) W7 |* O.??? Attempt to reference field of non-structure array.
( [0 I  M0 i$ j. m& o
1 C" _; F/ @' N, P, K, \1 G
9 j, R! }2 [, x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
% k! w. n8 P4 P. N0 ~% Z请教高手 为什么？
拜谢！！！！
( R# q: s0 @! l! M$ Z2 y/ h: V) b