text: 项目负责人、湖州师范学院副教授楼俊钢介绍，项目充分考虑了云服务环境中的层次性、可扩展性、动态性、松耦合、虚拟化、分布性等这些可靠性影响因素，建立了适合于云服务可靠性评估指标体系，在采用核函数回归估计理论，对云服务失效时间序列数据与失效计数数据进行建模研究的同时，引入计算机深度学习和人工智能的技术体系，通过对云服务运行状态的数据采集和分析，面向复杂结构序列数据的新型多核学习方法以及复杂结构序列数据分析新方法和技术及其在软件失效行为预测领域中的应用研究，切实提高了云服务可靠性模型的预测能力和适用能力。