一種評(píng)價(jià)降相關(guān)算法效果的方法
本發(fā)明公開了一種評(píng)價(jià)降相關(guān)算法效果的方法,首先通過對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行 Cholesky 下三角(LLT) 分解,選擇 L 矩陣作為規(guī)約基計(jì)算原始協(xié)方差陣的長(zhǎng)度缺陷。其次,對(duì)原始協(xié)方差陣進(jìn)行降相關(guān),然后得 到降相關(guān)后的協(xié)方差陣,再對(duì)其進(jìn)行 Cholesky 下三角(LZLZT)分解,同樣利用分解后的 LZ矩陣計(jì)算其長(zhǎng) 度缺陷,計(jì)算方法簡(jiǎn)單且顧及了矩陣維數(shù)。最后,降相關(guān)前的長(zhǎng)度缺陷和降相關(guān)后的長(zhǎng)度缺陷進(jìn)行做差,得 到的數(shù)值越大,表明降相關(guān)效果越好。該方法可以有效的評(píng)價(jià)降相關(guān)效果,同時(shí)長(zhǎng)度缺陷考慮了協(xié)方差陣的 維數(shù)問題,且計(jì)算簡(jiǎn)單,克服了耗時(shí)等問題。從而有效的提高了評(píng)價(jià)方法的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。
武漢大學(xué)
2021-04-13