>> P=[1.0000         1.0000         0.1174
1.0000         0.8448         0.1164
0.8158         0.5453         0.1865
0.5789         0.0997         0.2353
0.2500         0.1318         0.0249
0.0789         0.7018         0.1138
0.0789         0.0044         1.0000
0.0789         0.3817         0.1159
0.0132         0.5078         0.2177
0.0132         0.7312         0.0000
0.0526         0.2005         0.1004
0.0526         0.3878         0.2459
0.1316         0.2307         0.0935
0.2478         0.0000         0.2002
0.1500         0.6522         0.2611
0.0000         0.6135         0.2896
0.0190         0.2622         0.2396
]'

P =

    1.0000    1.0000    0.8158    0.5789    0.2500    0.0789    0.0789    0.0789    0.0132    0.0132    0.0526    0.0526    0.1316    0.2478    0.1500         0    0.0190
    1.0000    0.8448    0.5453    0.0997    0.1318    0.7018    0.0044    0.3817    0.5078    0.7312    0.2005    0.3878    0.2307         0    0.6522    0.6135    0.2622
    0.1174    0.1164    0.1865    0.2353    0.0249    0.1138    1.0000    0.1159    0.2177         0    0.1004    0.2459    0.0935    0.2002    0.2611    0.2896    0.2396

>> T=[0        0        0        1        0
0        0        0        1        0
0        0        0        1        0
0        0        0        0        1
0        0        1        0        0
0        1        0        0        0
0        0        0        1        0
0        0        1        0        0
1        0        0        0        0
0        0        0        1        0
0        0        1        0        0
1        0        0        0        0
0        1        0        0        0
0        0        0        1        0
0        0        0        0        1
1        0        0        0        0
]'

T =

     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0     1     0     0     0     1
     0     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     1     0     0     0
     0     0     0     0     1     0     0     1     0     0     1     0     0     0     0     0
     1     1     1     0     0     0     1     0     0     1     0     0     0     1     0     0
     0     0     0     1     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     1     0

>> P_train=[P(:,1) P(:,2) P(:,3) P(:,4) P(:,5) P(:,6) P(:,7) P(:,8) P(:,9) P(:,10) P(:,11) P(:,12) P(:,13) P(:,14)];
>> P_test=[P(:,15) P(:,16)];
>> P_fore=[P(:,17)];
>> T_train=[T(:,1) T(:,2) T(:,3) T(:,4) T(:,5) T(:,6) T(:,7) T(:,8) T(:,9) T(:,10) T(:,11) T(:,12) T(:,13) T(:,14)];
>> T_test=[T(:,15) T(:,16)];
>> net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig',logsig'},'traingd');
??? Error using ==> logsig at 44
Not enough arguments.
请问该怎么办啊？

楼上的程序不完整啊