求助，新手。。

耗子你也抢

p = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
t = [-1 -1 1 1];
/ R- p  C; m8 b# h% hnet=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.trainParam.show = 50;
net.trainParam.lr = 0.05;
( o  ^3 o, Y: Q2 F( Knet.trainParam.epochs = 300;
net.trainParam.goal = 1e-5;
2 h* p$ X7 v- B) bnet=train(net,p,t);
9 a& r* [. x7 b1 d: O

( f2 S: T* O  u# f3 jp = [-1 -1 2 2;0 5 0 5];
* x! n0 G& x! }. c) d$ lt = [-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。
p = num2cell(p,1);
t = num2cell(t,1);
net=newff(p,t,[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd');
net.biases{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.biases{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
net.layerWeights{2,1}.learnFcn = 'learngdm';
8 j, ?6 l  F+ gnet.inputWeights{1,1}.learnFcn = 'learngdm';
6 A$ `. G( ~2 _! y8 nnet.layerWeights{2,1}.learnParam.lr= 0.2;
2 K+ b8 k2 M" k4 s2 Gnet.adaptParam.passes = 200;
[net,a,e]=adapt(net,p,t);
$ }% K6 |' \* r%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。
# x* m% K! y1 c7 q2 `

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
8 H" A6 B" D$ h8 n7 F$ f.??? 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
请教高手 为什么？
: o. i% |9 I% g1 J' E/ q拜谢！！！！
) z1 h6 n( \  g% q
0 k1 w+ _; {+ w4 O$ g" E1 j% ^