考虑不确定性的电子元器件加速试验设计优化方法

考虑不确定性的电子元器件加速试验设计优化方法，属于电子元器件可靠性分析技术领域。为了解决现有加速试验设计中存在的应力条件选择不合理、退化建模偏差大等问题。本发明以试验变量为输入、电子元器件寿命为输出构建基于贝叶斯神经网络的预测架构，利用变分推断方法对模型参数后验分布进行近似推理，从而搭建贝叶斯神经网络，在贝叶斯神经网络模型的变分推断框架中引入可微弱物理约束项，实现模型表达能力与物理可信度的协同优化；基于得到的贝叶斯神经网络得到奖励函数，采用强化学习策略函数引导候选试验组合生成，得到候选试验组合全集；基于贪婪式递增搜索机制，在组合数量空间中探索最优子集规模，得到最优组合数量及最优试验组合变量。