信息科學與技術學院青年教師何宇矗博士以第一作者身份在Top期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》上發(fā)表了兩篇高水平學術論文。題目分別為“The Hybrid Similar Neighborhood Robust  Factorization Machine Model  for  Can  Bus  Intrusion  Detection in the InVehicle  Network"和“The  Hybrid  Trip Destination Prediction Model  of Vehicles Based on Autoencoder and High-Order Interaction Features"。

     第一篇針對V2X環(huán)境下的異質(zhì)交通流可能產(chǎn)生的車聯(lián)網(wǎng)信息安全問題，基于深度學習技術設計并實現(xiàn)了入侵檢測算法。文章提出了一種新的入侵檢測模型HSNRFM，用于檢測控制器局域網(wǎng)中的異?？偩€消息。HSNRFM模型對針對車載控制器網(wǎng)絡的入侵具有出色的檢測效率。

     第二篇針對現(xiàn)有的車輛目的地預測模型對數(shù)據(jù)精度要求較高，以及對少量數(shù)據(jù)訓練困難等問題，提出一種車輛出行目的地預測模型，該模型使用自動編碼器提取隱藏特征，并考慮了這些特征的二階關聯(lián)。在給定的公共數(shù)據(jù)集上，與主流方法相比，新模型的均方誤差、均方根誤差和平均絕對誤差分別為0.096、0.427和0.203，相比現(xiàn)有模型具有較高的優(yōu)勢，能夠更加有效地預測車輛出行目的地，從而便于車輛根據(jù)預測結(jié)果更加合理地規(guī)劃行車路線，減少通行時間，提升用戶的駕駛體驗和改善城市交通狀況。

   《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》，簡稱T-ITS，是人工智能、智能運輸系統(tǒng)、交通場景、運輸科技等多個領域的頂尖國際期刊，其2021年度影響因子為6.492，屬于中科院一區(qū)期刊，在JCR分區(qū)中的Automotive Engineering中排名第1， 也是工程技術領域的頂級期刊之一。

     信息科學與技術學院依托“河南省數(shù)據(jù)安全和可信計算工程技術研究中心”、“河南省物聯(lián)網(wǎng)安全可信技術工程研究中心”組織和引導青年教師開展學術前沿的研究工作，堅持以科研成果引領教學成長，推動教學改革，培養(yǎng)學生的專業(yè)技能和就業(yè)能力，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。青年教師積極組織學生參加“挑戰(zhàn)杯”河南省大學生課外學術科技作品競賽、國家大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目、鄭州師范學院大學生科研創(chuàng)新基金項目等活動并取得優(yōu)異成績。

     何宇矗博士具有優(yōu)秀的科研品質(zhì)，針對智慧交通問題深入挖掘，多年來圍繞此問題，積累了大量新的實驗數(shù)據(jù)，在智慧交通研究方面取得諸多令人欣喜的進展。