求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
% _2 |3 [9 [- h8 ~t = [-1 -1 1 1];
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
( a& Y1 Z1 g: H# enet.trainParam.lr = 0.05;
0 Q8 v0 j/ w- @6 n; j  ?1 l% {& |. Unet.trainParam.epochs = 300;
3 T5 \& o1 q4 q; U4 dnet.trainParam.goal = 1e-5;
" {# @( q% P; `" e6 j2 b9 G+ M; Snet=train(net,p,t);
  P2 H9 R1 O: a* i

$ \. ?9 Q8 e& H- \p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
" T1 L% K( N+ w4 Yt = [-1 -1 1 1];
* N9 V7 `7 s! o3 O: [) }& O* a% 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。
2 F% H% |5 Q! Y7 y! Cp = num2cell(p,1);
$ \- E# `+ a* U9 B. Ht = num2cell(t,1);
% l% M3 @4 `$ s/ lnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
+ H8 Y/ G/ e5 t1 F6 Qnet.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
( R$ u% e+ R' }% Ynet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
: C* P9 g0 m4 ^% v/ X% dnet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
net.adaptParam.passes = 200;
[net,a,e]=adapt(net,p,t);
$ k4 C5 U$ W) N( ]%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。
) s4 ?3 `! O, \+ }$ j

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
) _3 S+ S6 r+ W! a' ^' @.??? Attempt to reference field of non-structure array.

$ y: g8 Y; b- e! ^9 R/ n& r
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
/ ^+ t4 Y% B, J/ z- l2 B! [' V请教高手 为什么？
拜谢！！！！