求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
2 C5 I+ a7 u4 j  @t = [-1 -1 1 1];
% w; q: m( N& X5 G' V$ N& Knet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
! c0 V- ?/ a& n5 Inet.trainParam.epochs = 300;
# g0 c% p4 t1 |, k$ xnet.trainParam.goal = 1e-5;
net=train(net,p,t);


7 x  T: Q2 c3 |1 ?p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-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。
; n: R& C; x; F. j+ G% ^p = num2cell(p,1);
8 t) ^: N5 `; kt = num2cell(t,1);
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
: g7 v! F3 r( @4 ~. Hnet.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
net.adaptParam.passes = 200;
7 S3 z" e4 v4 g9 \" d7 G) C[net,a,e]=adapt(net,p,t);
" \7 Z  ^* {: _$ O%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。

" A; f0 V8 D0 F+ l! H! }
  {; N: ~% s; N2 d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
7 e8 X" W6 H) V5 l& T9 d1 H% r.??? Attempt to reference field of non-structure array.

3 G1 N8 I5 ]4 U
$ |/ T- r0 l* d- V+ x* d# f( 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
. i6 R( J9 o: a& O- q1 \* J请教高手 为什么？
拜谢！！！！

3 u9 d- |& T) ^& Q0 C# T: S1 T