为人工智能应用加速 重邮一新型人工智能基础算法发表

　　16日，记者从重庆邮电大学获悉，该校计算智能重庆市重点实验室夏书银和王国胤等研究人员的最新研究成果“一种无界的快速自适应精确k-means算法”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模式分析与机器智能汇刊)上在线发表。

　　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。该成果创新地提出了一种新型的精确k-means算法Ball k-means。研究团队在提出的多粒度-粒球计算理论基础上，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。

　　“Ball k-means算法整体算法简单、高效。”夏书银博士介绍，该算法相比目前的算法在某些应用上速度会提高十倍到百倍不等，如在依赖k-means算法实现加速的大数据金融、工业机器人等人工智能应用场景中，该算法在保证精准度的同时，会显著提高计算的速度，促进实现更快、更简单的智能算法学习过程。目前，该算法已经在国家某重大项目中进行应用，极大的提高了人工智能相关技术在智能安全领域中的响应速度。

　　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。