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我院研究成果首次在人工智能领域国际顶级权威期刊TPAMI上发表
2020年07月16日 13:36 来源: 作者:   阅读次 上传:管理员 组别:管理组
  
 

我院计算智能重庆市重点实验室夏书银和王国胤等的最新研究成果“A Fast Adaptive k-means with No Bounds”日前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(IEEE TPAMI,2020年影响因子为 17.861)上在线发表。这是我校在该权威期刊上首次发表论文,标志着我校在大数据智能领域的基础科学研究又取得了重大进展。

该论文提出了一种新型的精确K-means算法。K-means是人工智能领域最常用的基础算法之一,被广泛用于聚类、数据预分析及改进其他机器学习算法等。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。该近邻关系不需要额外参数,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

本研究成果由夏书银、彭道万(硕士生)、王国胤、陈子忠联合西安交大孟德宇,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。

论文在线出版地址请见:

https://ieeexplore.ieee.org/document/9139397

https://www.researchgate.net/publication/342914449_A_Fast_Adaptive_k-means_with_No_Bounds

该成果的中文介绍网页请见:

https://blog.csdn.net/xia_shuyin/article/details/107351876

论文的C语言源代码,以及Python调用版本(含单双精度两种版本)可从以下链接下载:

https://github.com/syxiaa/ball-k-means

http://www.cquptshuyinxia.com/ball-k-means.html

(夏书银 供稿)