求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
$ ]/ p" u/ D8 et = [-1 -1 1 1];
3 x* ~  \  [  M9 m! x# d) Mnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
; o5 i9 ^9 @1 \! C' }net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
$ n' R  r* ^, a3 H  D1 \net.trainParam.epochs = 300;
5 Z9 I" p* z0 K( hnet.trainParam.goal = 1e-5;
net=train(net,p,t);

  `0 ^7 X* }" x
p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
5 \* ]' t; j8 }% ?" |4 pt = [-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。
! X4 T  R' a+ V& `# x  y$ e% k0 qp = num2cell(p,1);
t = num2cell(t,1);
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
* U7 k  x9 b1 o! O1 tnet.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
7 o  l4 s0 F& \5 A- A7 N9 l. Xnet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
" N  f2 |7 |8 b& ]net.adaptParam.passes = 200;
[net,a,e]=adapt(net,p,t);
1 H2 {3 c' n2 {  ?%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。


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 }+ t4 i/ v9 O6 o.??? Attempt to reference field of non-structure array.


: L5 y! x9 U% x9 c; W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
* ?, w8 K; m$ ], z7 d. b% K; h请教高手 为什么？
拜谢！！！！