电子器件的小型化发展加大了高密度电路板因电化学迁移发生线间绝缘失效的可能性。电路板电化学迁移失效的主要影响因素是环境温度、湿度和电压。此外,大气污染环境下的尘土随空气进入电子产品内部并附着在电路板的表面,对电路板电化学迁移产生复杂影响,加剧了电化学迁移失效的发生并降低了系统的可靠性。尘土影响下多环境因素高密度电路板寿命建模对大气污染环境下高密度电路板的设计、加工工艺及可靠性评估方案的制定有指导作用,具有十分重要的研究意义。本论文针对高密度电路板基于电化学迁移的失效时间与四个环境因素组合一(温度、湿度、电压、尘土可溶性盐的浓度)以及四个环境因素组合二(温度、湿度、电压、尘土不可溶颗粒分布密度)进行寿命建模研究。采用多元非线性统计回归算法以及机器学习中支持向量回归机、梯度提升回归树、随机森林回归算法进行尘土可溶性盐浓度与温湿度、偏置电压共同作用下电路板电化学迁移寿命模型,并采用多元非线性回归算法以及梯度提升回归树、随机森林回归算法分别在尘土颗粒的高、低分布密度区间建立尘土不可溶颗粒分布密度与温湿度、偏置电压共同作用下电路板电化学迁移的寿命模型。本文基于温湿偏置加速模拟实验获取的电路板失效数据具有样本量小、离散度大、单变量失效特征明确的特点,分析讨论建模理论的适用性。研究结果表明机器学习中的支持向量回归机算法普遍适用于小样本数据,集成学习中的梯度提升回归树具有充分利用数据、学习能力强、对异常数据鲁棒性强的特点,集成学习中随机森林回归算法更是具有泛化能力强、不容易出现过拟合的优势。基于电化学迁移失效数据特点,机器学习方法尤其是集成学习相比基于失效物理的统计数据回归方法更适用于样本有限情况下高密度电路板基于电化学迁移的寿命建模。经过对不同的建模方法在测试集上预测能力的对比分析可知,无论是失效时间与四因素组合一还是失效时间与四因素组合二,基于机器学习方法建立的模型准确度均高于基于失效物理的统计数据回归方法。对于尘土可溶性盐浓度影响下的寿命建模,随机森林回归算法建立的模型预测性能最优。对于尘土不可溶颗粒影响下的寿命建模,低密度区梯度提升回归树算法建立的模型预测性能最优,高密度区随机森林回归算法建立的模型预测性能最优。模型应用效果与算法理论分析有效结合,进一步证明了在有限数据量下利用机器学习建立复杂环境下电路板电化学迁移失效寿命模型策略的有效性及方案的可行性。