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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种测度变量间关联强度的最大关联系数方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114970658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210100028.7，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权一种测度变量间关联强度的最大关联系数方法及系统是由张军英;王盼如;彭冠华设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种测度变量间关联强度的最大关联系数方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，公开了一种测度变量间关联强度的最大关联系数方法及系统，通过划分的方法实现分段线性思想，使用Pearson相关系数度量变量间的关联强度，包括线性关联强度和非线性关联强度；利用Pearson相关系数计算得到每一种划分方式下的关联系数，在所述关联系数中最大的关联系数是变量间的最大关联系数，并通过实验进行证明。本发明利用分段线性的思想，通过局部线性相关性描述变量间的关联强度，计算简单，复杂度低，具有广泛性和均匀性；通过仿真数据实验，验证了本发明具有的广泛性和均匀性，根据真实数据的实验结果，表明该测度能够用于度量变量间的关联强度，利用此关联强度信息进行特征分析，可以很好地去除冗余特征。

本发明授权一种测度变量间关联强度的最大关联系数方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种测度变量间关联强度的最大关联系数方法，其特征在于，所述测度变量间关联强度的最大关联系数方法包括以下步骤： 步骤一，进行数据获取； 步骤二，进行网格划分；通过划分的方法实现分段线性思想； 步骤三，进行关联系数计算；使用Pearson相关系数度量变量间的关联强度，所述关联强度包括线性关联强度和非线性关联强度；利用Pearson相关系数计算得到每一种划分方式下的关联系数； 步骤四，进行最大关联系数的计算；在所述关联系数中最大的关联系数是变量间的最大关联系数，并通过实验进行证明； 选择的真实数据集是由TherapeuticalApplicableResearchToGenerateEffectiveTreatments提供的神经母细胞瘤甲基化数据集；该甲基化数据集有88个样本，标签为神经母细胞瘤患者的5年生存期，其中阳性样本标记为1，阴性样本标记为0；为了从众多特征中选择出那些对分类识别有效的特征，首先使用Fisher特征选择方法对甲基化数据进行特征选择处理，得到每个特征的fisher分数，如果某个特征的fisher分数等于或大于0.07，则选择该特征；最后，选择出了39个特征；然后再使用MAC测度度量这39个特征中任意两个特征之间的关联强度，根据特征间的关联强度信息进行特征分析，最终达到去除冗余特征的目的； 所述步骤三中的关联系数AC，按照如下公式计算得到： ACx，ys，t＝∑iwi|pi|； 式中，对于实际问题中给出的数据，变量x和变量y分别是数据规模为n的变量；i为第i个包含数据的网格，wi为第i个网格的权重，pi为第i个网格中数据的Pearson相关系数，wi根据公式计算得到： 式中，si为第i个网格的面积，∑jsj为所有包含数据的网格的面积之和；权重wi是对面积的归一化过程，使得权重的和为1，∑iwi＝1； 所述步骤四中的最大关联系数的计算包括：通过公式计算得到变量间每一种划分下的关联系数，在所述关联系数中最大的关联系数就是最大关联系数MAC，根据以下公式得到：

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