改进SPBO优化BIRCH算法的退役动力电池等级划分

针对退役动力电池存在数量庞大、一致性差、分类效率低等问题,将改进学生心理优化算法(SPBO)和BIRCH算法结合,对退役动力电池进行等级划分。基于BIRCH算法原理并结合退役动力电池参数,构建聚类特征树。利用改进后SPBO的优化特性,优化聚类特征树中节点的选取。分析仿真结果可知:与改进前相比,解决了聚类特征树中存在异常节点的问题;所提算法相对于传统k均值聚类,性能更为优良;使划分等级后的电池,拥有较高的一致性。