*训练ocr FontFile:='testWords.omc' read_ocr_trainf_names (TrainFile, CharacterNames, CharacterCount) *创建神经网络分类器 create_ocr_class_mlp (70, 70, 'constant', 'default', CharacterNames, 80, 'none', 10, 42, OCRHandle) *训练分类器 trainf_ocr_class_mlp (OCRHandle, TrainFile, 200, 1, 0.01, Error, ErrorLog) *写入分类器 write_ocr_class_mlp (OCRHandle, FontFile) *清除句柄 clear_ocr_class_mlp (OCRHandle)

这段代码是使用MATLAB语言实现的OCR识别系统的训练和分类器创建过程。其中，训练集文件名为testWords.omc，通过read_ocr_trainf_names函数读取训练集中的字符名称和字符数量。接着，使用create_ocr_class_mlp函数创建一个神经网络分类器，输入参数包括字符图像大小（70x70）、激活函数类型（constant）、权重初始化方式（default）、字符名称、隐藏层节点数（80）、优化算法类型（none）、输出层节点数（10）、随机数种子（42）和分类器句柄（OCRHandle）。随后，使用trainf_ocr_class_mlp函数对分类器进行训练，输入参数包括分类器句柄、训练集文件名、训练轮数（200）、学习率（0.01）、误差（Error）和错误日志（ErrorLog）。最后，使用write_ocr_class_mlp函数将训练好的分类器写入到FontFile中，并使用clear_ocr_class_mlp函数清除分类器句柄。