近日，我校計算機學院青年教師席亮副教授在IEEE Transactions on Evolutionary Computation上發表研究論文，題目為：Multi-source Neighborhood Immune Detector Adaptive Model for Anomaly Detection (第一作者，通訊作者，署名單位為bevictor伟德官网，DOI: 10.1109/TEVC.2021.3058687, https://ieeexplore.ieee.org/document/9352964/)。IEEE Transactions on Evolutionary Computation（JCR一區Top期刊，中科院分區一區期刊，當前SCI影響因子為11.169，中國計算機學會推薦期刊人工智能方向B類期刊）主要刊登進化計算及其相關領域的高質量原創論文，包括自然啟發算法、種群方法、選擇和變異優化，以及基于以上方法結合的混合系統。這是我校教師首次在該期刊上發表科研成果。
人工免疫系統是人工智能和進化計算研究的重要分支之一，在許多應用領域有着廣泛的應用。檢測器集是核心知識集，應用效果主要取決于檢測器的生成、進化和檢測。目前，人工免疫的問題空間(形态空間)主要使用實值表示。但實值檢測器存在生成收斂速度慢、非自域黑洞、檢測器重疊冗餘、維數災難等問題。而且，異常檢測是一種動态的自适應模型，需要随着檢測環境的變化進行自适應進化。如果沒有更好的自适應建模，以上問題會變得更糟。為此，席亮副教授提出了一種鄰域形态空間的多源免疫檢測器自适應模型，并将其應用于異常檢測：基于随機、混沌映射和DNA遺傳算法，提出多源鄰域免疫檢測器生成算法和鄰域免疫異常檢測算法，引入生物免疫自适應和反饋機制，建立多源鄰域免疫檢測器自适應模型，使檢測器在更有針對性的搜索域中自适應進化，并實時地保持更好的問題空間分布，從而有效解決了動态環境下上述實值形态空間存在的各種問題，提高了整體的檢測性能和穩定性。該研究成果重新定義了問題表示方法和動态建模方法，為提高相關人工智能及進化計算方法的實際應用效果提供了新思路。該工作得到了國家自然科學基金、黑龍江省自然科學基金等項目的支持。
席亮副教授自2012年博士畢業留校工作以來，一直從事人工智能及應用、網絡與信息安全、機器學習等領域的研究工作，參與或主持國家級、省級科研項目多項，近三年相繼在Neural Computing and Applications、Journal of Intelligent & Fuzzy Systems、計算機學報、軟件學報、計算機研究與發展、電子學報、控制與決策等學校認定的國内外A類期刊上發表論文，另外授權發明專利2項，軟件著作權多項。在2019年-2020年訪學美國University of Texas at Dallas期間，席亮副教授克服疫情帶來的種種困難堅持與美方開展科研合作，并在5G、CPS等多個研究領域有所建樹，成果也投稿在相關頂級國際期刊中，目前在外審中。在從事自己的科研同時，席亮副教授兢兢業業培養研究生，其指導的畢業生都有學校認定的A類論文的發表，畢業後或就職于IT高新企業，或讀博繼續深造。每談起此事，他都是喜悅之情溢于言表。憑借紮實的科研能力和良好的科研團隊支撐，相信席亮副教授會取得更加優秀的成績，為學校建設貢獻自己的力量。
