（季伟东/文）我校计算机科学与信息工程学院贺维老师研究团队，在人工智能的可解释性建模、多目标平衡优化研究领域取得重要进展。研究成果“A new health state assessment method based on interpretable belief rule base with bimetric balance”在国际著名学术期刊Reliability Engineering ＆ System Safety上发表，期刊为工程技术Top期刊，影响因子8.1。论文第一作者为计算机科学与信息工程学院2022级计算机技术专业硕士研究生尹修贤。这是我校首次以第一单位在该刊物上发表人工智能领域方面的文章。

该论文提出的模型有两大贡献。首先，提出了一种计算专家知识可靠性的新方法，该方法结合了主观和客观信息。然后，将专家知识可靠度纳入BRB的初始散点法和步长收敛法，以提高优化阶段的可解释性。其次，提出了一种新的以双指标为导向的种群选择技术。该技术在准确性和可解释性这两个重要方面取得了关键的平衡，从而为未来的 BRB 建模提供了一种通用而有效的参数训练方法。该论文成果的发表，是计算机科学与信息工程学院在人工智能研究领域取得的又一重要进展。

近年来，计算机科学与信息工程学院高度重视学科建设工作。以交叉学科为突破口，立足于师范背景，开展人工智能的理论和技术研究工作，提高人才培养质量，取得了一系列研究成果，在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Expert Systems With Applications、Applied Soft Computing、Applied Intelligence、Information Sciences、Reliability Engineering ＆ System Safety、航空学报、电子与信息学报等国内外高水平学术期刊上发表了多篇研究论文，体现了计算机科学与信息工程学院在交叉领域的研究成效。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0951832023006580DOI：https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109744