导师类别 硕导
性 别 男
出生年月 1978年2月
联系电话 （0816）**
通讯地址 四川省绵阳市青龙大道59号
Email qinrenchao@sina.com

个人简介
覃仁超，博士研究生，四川武胜人，汉族。2009年毕业于四川大学计算机应用技术专业。西南科技大学计算机科学与工程学院讲师。主要从事计算机免疫理论与应用的研究工作。主要研究方向为网络安全、智能计算等。参与了国家自然科学基金、863基金等多项课题的研究，发表论文10余篇。

工作经历
2000/07-2003/08，西南科技大学，计算机科学与技术学院，助教
2009/09-至今，西南科技大学，计算机科学与技术学院，讲师，副教授

教育经历
2006/09 – 2009/12，四川大学，计算机学院，博士
2003/09-2006/06，重庆大学，自动化学院，硕士
1996/09-2000/06，重庆大学，自动化学院，本科

获奖、荣誉称号
2016年绵阳市高新技术产业和战略性新兴产业领军人才

研究领域
主要研究方向为网络安全、智能计算、智能系统等。

科研项目
四川省科技厅应用基础研究项目“基于免疫的云计算平台异常检测算法研究”

发表论文
[1]覃仁超，刘念，黄晓芳，基于计算机免疫和 D-S 证据理论的病毒检测方法，计算机应用研究，第 29 卷，第 8 期，3062-3066 页，2012
[2]HUANG Lichao，CHENG Senlin，QIN Renchao，Immune-basedOptimization Tuning Model of Controller Parameter in Hydraulic ExcavatorSystem，Hydromechatronics Engineering，118-127 页，2012
[3]in, Renchao，Li, Tao，Zhang, Yu，A novel biology-inspired virusdetection model with RVNS， Lecture Notes in Computer Science，第 5370卷，446-453 页，2008. [EI:905]
[4]覃仁超，李 涛，张 瑜、 基于免疫原理的控制器参数整定方法,电子科技大学学报（自然科学版），第 38 卷，第 4 期，609-613.页，2009.[EI:426]
[5]Renchao Qin, Tao Li, Yu Zhang，An immune inspired model forobfuscated virus detection，Proceeding of the International Conference onIndustrial Mechatronics and Automation, 228 – 231 页成都：2009.05.15-16，[EI:472]
[6]Qin, Renchao，Parameters optimization method for human-simulated intelligent controller based on immune theory ， Proceeding of the 3rd International Symposium on Intelligent Information Technology Application，77-82 页,南昌：2009.11.21-22，[EI:008]
[7]Yu Zhang, Tao Li, Renchao Qin. A Dynamic Immunity-based Model for Computer Virus Detection, Proceeding of the IEEE International Symposiums on Information Processing ， 515-519 页 ， Moscow ： 2008.05.23-25. [EI:234]
[8]Yu Zhang,，Tao Li，Renchao Qin， Computer Virus Evolution Model Inspired by Biological DNA，Lecture Notes in Artificial Intelligence，第 5227卷, 943-950 页，2008 [EI:439]
[9]ZHANG Yu，LI Tao，QIN Renchao，Unknown Computer Virus Detection Inspired by Immunity ， Journal of Frontiers of Computer Science and Technology，第 3 卷，第 2 期，154-161 页，2009
[10]Zeng J, Qin R, Tang W. An Extended Negative Selection Algorithm for Unknown Malware Detection[J]. Journal of Computational & Theoretical Nanoscience, pp. 4010-4017(8)，2016.[EI:20**8]