近日，数学、信息科学和计算机领域人工智能类顶级期刊?《IEEE?Transactions?on?Fuzzy?Systems》?在线发表理学院智能信息处理团队的最新研究成果“Network?Intrusion?Detection?Based?on?Dynamic?Intuitionistic?Fuzzy?Sets”。该论文由理学院谢加良老师、2016级信计本科生王鸿辉（现为澳大利亚悉尼大学研究生）、英国诺丁汉大学Jonathan?M.?Garibaldi?教授和华中科技大学伍冬睿教授合作完成。
由于网络入侵检测过程中存在不确定性，�：斯ぶ悄芴峁┝艘桓鲇行У慕饩龇椒�。该文提出了一种基于动态直觉�：耐缫斐Ｈ肭旨觳夥椒�，利用网络入侵数据集进行建模，训练出符合网络行为特征的正常或异常动态直觉�：Ｊ�，结合动态直觉�：哪Ｊ绞侗鹄砺酃菇ㄍ缛肭旨觳夥椒�，实现现有误用入侵检测方法和异常检测方法的合理结合。研究结果具有很好的理论创新和实际应用价值。
《IEEE?Transactions?on?Fuzzy?Systems》?期刊致力于发表�：Я煊蚓哂兄匾砺垡庖搴陀τ眉壑档难芯砍晒�，发表论文内容涉及数学、智能计算、工程应用等交叉领域，是�：Я煊虻墓识ゼ镀诳８闷诳磕攴⒈砺畚�100篇左右，影响因子位列所有IEEE?Transactions系列期刊的前三位（最新影响因子为12.029），为SCI检索库工程技术类1区Top期刊，也是JCR影响因子前3%的?ESI期刊。
（文/图：理学院/编辑：宣传部）
