本文主要讨论的是如何利用改进的BP神经网络构建一个更高效的可拓分类器，以解决传统BP神经网络在处理可拓集分类时遇到的收敛速度慢和准确性低的问题。可拓学是一种处理不完全、模糊和不确定性问题的理论，而分类是机器学习中的核心任务之一，特别是在处理复杂数据时。
传统的BP（Backpropagation）神经网络在训练过程中，由于其自身的误差传播机制，可能导致位于负域和正域公共边界的样本被错误分类。为了解决这个问题，作者提出了一种基于关联函数的样本预处理方法。关联函数可以衡量样本点与类别的关系强度，通过对训练样本进行预处理，可以使得处理后的样本点远离公共边界，从而降低因边界附近的误差导致的分类错误。
此外，为了使神经网络的误差计算更加符合可拓分类的准则，作者重新定义了神经网络中的误差计算方法。这一改进减少了输出值与期望值之间的差距要求，有助于提高网络的收敛速度，使得模型能够更快地找到最优解。
在实际应用中，作者以螺杆空压机为例，验证了改进的BP神经网络可拓分类器的有效性。螺杆空压机是一个复杂的工业设备，其运行状态的分类对于设备维护和故障预测至关重要。通过实验结果，证明了这种方法在处理此类问题时能显著提高分类的准确性和效率。
总结来说，这篇文章提出了一个针对可拓分类问题的改进BP神经网络模型，主要创新点在于引入了关联函数的样本预处理和误差计算的重新定义。这两个改进提高了分类器在处理具有模糊边界数据时的性能，对于提升机器学习在处理不确定性和复杂性问题上的能力具有积极意义。这一工作对于从事神经网络、深度学习、机器学习以及数据建模的研究人员提供了新的思路和实践指导。
