论文部分内容阅读
针对电子元件在正常应力下的寿命预测，提出了基于遗传算法SVM的预测方法。首先进行多应力水平条件下的寿命实验，得到元件在各个应力下的失效时间，根据失效时间得出相应应力下的可靠性。然后将遗传算法与SVM相结合，建立预测模型，从而不仅可以预测同一应力下元件的寿命，可根据加速应力下元件的寿命来预测正常应力水平下的寿命。实验证明，在小样本条件下，该方法同神经神经网络相比，预测结果的精确度提高了14％，该预测方法能够更准确地预测出电子元器件的寿命。