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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于多保真灵敏度误差的变量重要性筛选方法及装置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：CN120087221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510242941.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多保真灵敏度误差的变量重要性筛选方法及装置是由周奇;李保平;胡杰翔;金正龙;谢婷丽;林泉;孙方元;栾相时设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多保真灵敏度误差的变量重要性筛选方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多保真灵敏度误差的变量重要性筛选方法，属于适配器变量筛选技术领域。包括：S1获取M个待分析变量S2分别采集高保真度样本集和低保真度样本集作为训练集S3构建多保真度代理模型，计算M个待分析变量的第一重要性测度结果S4计算高保真度样本集对第一重要性测度结果的贡献值S5求解新样本点S6分别计算新样本点对高保真度灵敏度指数和低保真度灵敏度指数的误差提升幅度，得到新样本点的保真度类型S7更新多保真度代理模型，计算M个待分析变量的第二重要性测度结果S8在第二重要性测度结果收敛的情况下将第二重要性测度结果作为目标重要性测度结果，在第二重要性测度结果不收敛的情况下跳转S4。提升了适配器变量重要性筛选的效率。

本发明授权基于多保真灵敏度误差的变量重要性筛选方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多保真灵敏度误差的变量重要性筛选方法，用于对超材料适配器的力学性能进行重要性变量筛选，其特征在于，所述方法包括： S1获取M个待分析变量的分布特征，所述分布特征包括所述待分析变量的分布类型和分布参数；待分析变量包括适配器的各个几何特征、材料属性和工艺参数； S2基于所述分布特征，通过拉丁超立方采样方法按照预设比例分别采集高保真度样本集和低保真度样本集作为训练集，所述训练集中的每个样本包括M个待分析变量； S3根据所述训练集构建多保真度代理模型，基于所述多保真度代理模型计算得到所述M个待分析变量的第一重要性测度结果； S4计算所述高保真度样本集中每个样本的留一灵敏度分析误差，得到所述高保真度样本集中每个样本对所述第一重要性测度结果的贡献值； S5构建自适应更新加点的数学优化问题，基于粒子群优化算法求解得到新样本点； S6分别计算所述新样本点对高保真度灵敏度指数和低保真度灵敏度指数的误差提升幅度，基于所述误差提升幅度，得到所述新样本点的保真度类型； S7基于所述新样本点的保真度类型将所述新样本点加入到所述训练集中，更新所述多保真度代理模型，基于更新后的多保真度代理模型计算得到所述M个待分析变量的第二重要性测度结果； S8判断所述第二重要性测度结果是否收敛，在所述第二重要性测度结果收敛的情况下，将所述第二重要性测度结果作为目标重要性测度结果，在所述第二重要性测度结果不收敛的情况下，跳转到S4； S9基于所述目标重要性测度结果，对所述M个待分析变量的重要性进行排序，得到所述M个待分析变量的重要性排序结果； S10基于所述重要性排序结果和目标问题对所述M个待分析变量进行筛选，得到目标变量集，所述目标变量集包括至少一个待分析变量； 其中，M为大于1的正整数。

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