学院首页 学院概况 组织机构 本科教学 重点专业建设 科研工作 学科建设 学生工作 党建与党务 校庆专栏 资料下载
我校计算机学院青年教师席亮副教授的科研成果在国际知名期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation上发表
录入时间: 2021-05-24      阅读次数: 18

近日,我校计算机学院青年教师席亮副教授IEEE Transactions on Evolutionary Computation发表研究论文,题目为:Multi-source Neighborhood Immune Detector Adaptive Model for Anomaly Detection(第一作者,通讯作者,署名单位为哈尔滨理工大学,DOI:10.1109/TEVC.2021.3058687,https://ieeexplore.ieee.org/document/9352964/)IEEETransactionsonEvolutionary ComputationJCR一区Top期刊,中科院分区一区期刊,当前SCI影响因子为11.169,中国计算机学会推荐期刊人工智能方向B类期刊)主要刊登进化计算及其相关领域高质量原创论文,包括自然启发算法、种群方法、选择和变异优化,以及基于以上方法结合的混合系统。这是我校教师首次在该期刊上发表科研成果。



人工免疫系统是人工智能和进化计算研究的重要分支之一,在许多应用领域有着广泛的应用。检测器集是核心知识集,应用效果主要取决于检测器的生成进化和检测。目前,人工免疫的问题空间(形态空间)主要使用实值表示。但实值检测器存在生成收敛速度慢、非自域黑洞、检测器重叠冗余、维数灾难等问题而且,异常检测是一种动态的自适应模型,需要随着检测环境的变化进行自适应进化。如果没有更好的自适应建模,以上问题会变得更糟。为此,席亮副教授提出了一种邻域形态空间的多源免疫检测器自适应模型,并将其应用于异常检测基于随机混沌映射和DNA遗传算法,提出多源邻域免疫检测器生成算法和邻域免疫异常检测算法引入生物免疫自适应和反馈机制,建立多源邻域免疫检测器自适应模型,使检测器在更有针对性的搜索域中自适应进化,并实时地保持更好的问题空间分布从而有效解决了动态环境下上述实值形态空间存在的各种问题,提高了整体的检测性能和稳定性。该研究成果重新定义了问题表示方法和动态建模方法,为提高相关人工智能及进化计算方法的实际应用效果提供了新思路。该工作得到了国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金等项目的支持。

席亮副教授自2012年博士毕业留校工作以来,一直从事人工智能及应用、网络与信息安全、机器学习等领域的研究工作,参与或主持国家级、省级科研项目多项,近三年相继在Neural Computing and ApplicationsJournal of Intelligent & Fuzzy Systems、计算机学报、软件学报、计算机研究与发展、电子学报、控制与决策等学校认定的国内外A类期刊上发表论文,另外授权发明专利2项,软件著作权多项。在2019-2020年访学美国University of Texas at Dallas期间,席亮副教授克服疫情带来的种种困难坚持与美方开展科研合作,并在5GCPS等多个研究领域有所建树,成果也投稿在相关顶级国际期刊中,目前在外审中。在从事自己的科研同时,席亮副教授兢兢业业培养研究生,其指导的毕业生都有学校认定的A类论文的发表,毕业后或就职于IT高新企业,或读博继续深造。每谈起此事,他都是喜悦之情溢于言表。凭借扎实的科研能力和良好的科研团队支撑,相信席亮副教授会取得更加优秀的成绩,为学校建设贡献自己的力量。


哈尔滨市南岗区学府路52号

管理入口>