突破!重庆邮电大学最新研究成果在人工智能领域国际顶级权威学术期刊上发表
华龙网-新重庆客户端7月17日14时15分(李婷婷 实习生 吴洁)近日,重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室最新研究出了“A Fast Adaptive k-means with No Bounds”(一种无界的快速自适应精确k-means算法),该成果创新地提出了一种新型的精确k-means算法,消除了现有大多数优秀加速算法中单个样本的上下界,其距离计算次数小于现有的同类算法。
近邻球簇基本示意图 重庆邮电大学供图 华龙网发
据了解,k-means是人工智能领域最常用的快速基础算法之一,被广泛用于聚类、数据预分析及改进其他机器学习算法等。而该论文在夏书银、王国胤与于洪等人共同提出的多粒度-粒球计算理论(Xia S , Liu Y , Ding X , Wang G, Yu H, Luo Y. Granular Ball Computing Classifiers for Efficient, Scalable and Robust Learning[J].Information Sciences, 2019, 483:136-152.)基础上,使用超球体来划分度量空间,获得了更加精确的近邻关系。正因为如此,该近邻关系不需要额外参数,所以远比现有的同类算法距离计算次数小。
值得一提的是,该成果近日在人工智能领域国际顶级权威学术期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上在线发表。
《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》是人工智能、模式识别、图像处理和计算机视觉领域的顶级国际期刊之一,中科院JCR一区、中国计算机学会(CCF)A类期刊,在计算机科学与人工智能领域具有权威影响力,尤其强调模式分析与机器智能领域的前沿创新成果,当前影响因子为17.861。
据介绍,本研究成果由夏书银、彭道万(硕士生)、王国胤、陈子忠联合西安交通大学孟德宇,天津大学张长青,美国加州大学伊丽莎白·格里姆(博士生),西安理工大学魏嵬等本领域专家和青年学生共同完成。