随着半导体技术的飞速发展，IC的失效率越来越低，受试验时间和试验费用的限制，已很难得到大量的失效数据来满足基于大子样的IC可靠性评估方法的假设前提，继续沿用传统的可靠性评估方法来评估小子样IC的可靠性将难以得到精确的评估结果。本文围绕小子样lC可靠性评估中需解决的关键技术与方法，在建立小子样可靠性评估模型、模型有效性的检验、无失效IC可靠性评估、获取更真实准确的寿命试验数据等方面进行了系统、深入的研究，主要研究内容如下：　　 1．在分析了传统的基于大子样的IC可靠性评估方法的基础上，针对小子样的特征，结合IC的失效规律及失效机理，以统计学习理论这一新型小子样统计学理论为理论基础，对传统的图估法加以改进，建立了基于LSSVM的小子样lC可靠性评估模型。用蒙特卡罗方法验证了所建模型在小子样条件下，对lC在早期失效期、偶然失效期和耗损失效期的可靠性进行有效评估的可行性。并将该模型应用于MOS器件栅氧化层的TDDB可靠性评估研究中，将所得结果与基于E模型的评估结果、以及目前广泛应用的极大似然估计法的估计结果进行了比较，结果表明该模型为在小子样情形下精确地评估IC的寿命分布类型及分布参数提供了一种新的有效的解决途径。　　 2．分析了在小子样条件下，为得到较高精度的IC可靠性评估结果不仅需要适合小子样的可靠性评估模型，更需要真实、可靠的失效数据样本。基于转导推理的思想，建立了基于LSSVM的IC寿命预测模型，该模型可直接根据已有样本的失效时间去估计同批产品中未失效样本的失效时间。用蒙特卡罗方法和热载流子效应引起的MOS管退化失效的加速寿命试验对该模型进行了验证，结果表明该模型对于制订加速寿命试验的规划、确定所需的试验时间有十分重要的指导作用，从而有利于获取更真实的寿命试验数据。　　 3．针对某些高可靠、长寿命IC在出现无失效数据时的可靠性评估难题，通过合理的假设，基于充分利用相似IC产品的可靠性先验信息来评估无失效IC可靠性的思想，建立了基于LSSVM的无失效数据IC可靠性评估模型。该模型将失效物理方法与统计方法结合起来，为评估无失效数据IC的可靠性提供了一种新思路。　　 最后，在上述模型的基础上，本文设计了基于LSSVM的小子样IC可靠性评估及寿命预测的软件系统，对系统的结构及核心模块的设计进行了详细的介绍。本文的研究成果，对于解决小子样IC的可靠性评估相关问题具有一定的理论意义和工程价值。