【摘要】传统的基于相似性和接近性视觉的关联度建立在用折线描述系统行为特征量的基础上,折线具有在样本点不光滑和误差大的局限,从而以此导出的因素间的关联序可能不准确。为此,文章采用具有光滑性好近似程度高的B样条函数的线性组合来描述系统行为特征量,在基于相似性和接近性视觉的关联度的总体框架下,建立了基于绝对面积和逐点零化像的B样条关联分析模型,克服了传统模型的上述局限。通过用经济学中常用曲线模拟检验表明,尤其在样本点序列为不等时距的缺失数据序列时,新模型更具有效性。