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为了更精准的预测云服务失效的时间,课题组从云服务运行状态行为数据分析入手,在3年研究期间研究了面向复杂结构序列数据的新型多核学习方法,探索此类复杂序列数据的核学习机理,提出应用多核学习、深度学习等理论的复杂结构序列数据分析新方法,颠覆了传统单一的数据模型预测方法,让人工智能技术在云服务可用性、可靠性测试中云服务智能失效诊断中得到了应用,切实提高了云服务可靠性模型的预测能力和适用能力。

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