[发明专利]一种基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法

权利要求书

1.一种基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述方法包括：

海选模块，任何与电池属性有关的指标均可纳入到备选指标库；

初选模块，剔除数据不可得等无效指标；

筛选模块，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标，计算各指标之间的相关系数，将相关系数大于阈值的指标进行归类，删除信息重叠指标；

优选模块，计算信息熵，结合聚类分析的树状分类图谱与指标数量复杂度，最终留选显著性最高的指标。

2.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述海选模块的任何指标可以是电池的内在固有属性指标，也可以是测量指标，还可以是其衍生指标。

3.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述筛选模块显著性值为t统计量，该统计量服从n-2个自由度的t分布，概率界限可选择1％至5％。

4.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述筛选模块的阈值为0.9至1。

5.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述聚类分析的距离为相关系数距离。

6.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述聚类分析中的相关系数矩阵可以替换的欧式距离。

7.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述优选模块的显著性可以使用表示信息量的信息熵来判别，信息熵

式1中，p_i为离散型系统状态的概率，i为系统状态数，m为系统状态最大值，且定义当概率为0时，熵为零；H为指标的信息熵值。

8.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述优选模块复杂度可以根据人为经验与需求留选指标，应在聚类分析图谱中，由大类到小类进行分类，在每个类别中均衡选择指标，分类的数量可以人为决策。

9.根据权利要求1所述的基于聚类与信息熵的废旧动力电池一致性指标的优选方法，其特征在于，所述优选模块复杂度指标的数量，是对筛选指标进行主成分分析，为特征根大于1时的主成分个数。