我是matlab神经网络的初学者.现在学习神经网络时，也遇到了想不明白的问题，希望大家能帮我看看，打搅了。

程序就是对P数组分类，T数组代表期望分类的结果，有2个输入端，5个隐含神经元和2个输出端，如：[12 70]属于[1 0]代表第二类，[1 3]属于[0 1]代表属于第一类。我觉得整个过程应该没有什么问题，但训练后，仿真始终倒不到预期的结果，为什么？大家能帮我解答下吗？麻烦了。谢谢。

P=[12 70;
1 3;
10 80;
11 70;
2 4;
11 75;
3 5;
2 2;
4 6;
10 75;
3 2;
3 3];

T=[ 1 0 ;
0 1 ;
1 0 ;
1 0 ;
0 1 ;
1 0 ;
0 1 ;
0 1 ;
0 1 ;
1 0 ;
0 1 ;
0 1];

P=P';
P=P/100;
T=T';

net=newff(minmax(P),[5,2],{'tansig','logsig'},'traingd');
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.Lr=0.05;
net.trainParam.epochs=2500;
net.trainParam.goal = 0.001;
[net,T]=train(net,P);

Y=sim(net,P);

我也想学学神经网络方面的知识！还望哪位大侠出手相助啊！！