求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-1 -1 1 1];
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.epochs = 300;
net.trainParam.goal = 1e-5;
net=train(net,p,t);
5 T1 a. @6 B) l$ Q' o& {+ k1 R7 v
7 f" z) H3 J! o# `  R+ }: Z
p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
4 N% T: Q1 V8 qt = [-1 -1 1 1];
) T) v, `! S4 Z' Z, L5 a0 z% 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);
/ B0 H; F6 Z& F1 at = num2cell(t,1);
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
5 ]' u3 R& ^1 w7 K8 a" I' i, Rnet.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
1 v9 e: c. o3 C% U2 l, Snet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
5 |3 I1 \3 i, s; `$ r0 w1 }net.adaptParam.passes = 200;
" E, U0 Z8 g0 |0 o' @[net,a,e]=adapt(net,p,t);
  [1 x  O3 R$ I4 q4 h- I& X6 `& 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。
; W# H/ @7 R) [  ~# y

% ~9 W! y7 }- G4 g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 h3 v3 o  u& j$ u( @.??? Attempt to reference field of non-structure array.


7 ?- N; H5 A: v+ O# d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
' U. O0 G2 v1 K& o/ o请教高手 为什么？
& H% d9 _! ~6 _4 s6 O: B拜谢！！！！