求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-1 -1 1 1];
, h6 _' k: A- V4 Cnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
" S% j6 R3 }. k7 mnet.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.epochs = 300;
+ p( |! R# C4 S( |# Cnet.trainParam.goal = 1e-5;
net=train(net,p,t);
8 w' U  `0 G0 D7 ?

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
& P5 B( |3 Y' f" U9 |# s) L  E, et = [-1 -1 1 1];
. ]2 ?+ {, X% g2 p( ]% 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。
! N2 f# _. C% D+ Xp = num2cell(p,1);
& l9 y6 P) F- U3 s8 r. t% D* l7 Gt = num2cell(t,1);
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
1 Y6 L& s/ y  h9 Xnet.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
  W$ T- M/ s! l) xnet.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
' o8 I+ H$ {/ J8 f7 v" w9 K5 u& fnet.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
3 @) I" m7 ~3 ^* L" o8 f/ V+ b# Knet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
' j& x! _* j( z  }1 Z# qnet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
net.adaptParam.passes = 200;
[net,a,e]=adapt(net,p,t);
2 d0 ~% \$ U( Y: q/ ~2 I%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。
, l) [, o  Y1 Y9 ]: H1 m

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
, p% V, k* x- G* ?& F4 ^7 o" [.??? Attempt to reference field of non-structure array.


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
3 z& x4 s' z. N) w5 H请教高手 为什么？
拜谢！！！！