广袤无垠的大海是自然界赋予人类的一个丰富的能源宝库,人类在海洋上进行各种探索作业时,船只长期在海洋性气候环境下工作,内部设备中的电路板在盐雾的腐蚀以及温湿度的影响下,会发生电化学迁移,导致电路板绝缘电阻下降,发生绝缘失效,在设备运行过程中影响其可靠性,更有甚者会引发火灾等事故。因此,预测电路板的电化学迁移失效时间,辅助工作人员做出电路板的维修或更换决策,保障电子设备可靠运行具有重要意义。针对电路板电化学迁移失效预测问题,本文对机器学习模型进行深入研究,针对电路板失效数据获取难度大导致机器学习训练样本不足的小样本问题以及机器学习模型自身存在的缺陷,分别从数据和算法层面出发,研究如何提升小样本条件下机器学习模型的预测精度。本文的主要工作如下:1)设计电路板电化学迁移失效建模方案。首先,把温度、湿度、盐雾浓度以及电路板的工作电压作为主要影响因子,设计电化学迁移加速老化实验,采集电路板失效数据。其次,从BP神经网络的节点设计和梯度下降方法入手,研究BP神经网络的工作机制和原理,奠定全文的机器学习预测模型基础。最后,设计了电路板电化学迁移失效模型的评估方法,将平均绝对误差、均方误差、均方根误差、决定系数作为模型的评价指标。2)提出一种基于虚拟样本生成（Virtual Sample Generation,VSG）技术的BP神经网络预测模型。电路板电化学迁移失效周期长,失效数据有限,影响了预测模型的精度。针对该小样本问题,首先,分别采用多分布整体趋势扩散技术和基于超球特征方程的VSG技术来扩充实验数据。其次,结合原始数据和虚拟数据,建立BP神经网络预测模型。最后,通过分析仿真结果可得,基于超球特征方程的VSG技术具有更好的性能,相比于原始BP神经网络,该模型的平均相对误差降低了34.7%以上。3)提出一种基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）优化的BP神经网络预测模型。针对BP神经网络在动态调整权值和阈值时易陷入局部极值的问题,利用群智能优化算法对其进行优化。首先在标准测试函数上对比了粒子群算法、萤火虫算法等算法,验证了SSA比其它算法性能更优。其次,利用SSA优化的BP的初始权值和阈值,建立预测模型。仿真结果表明,相比于原始BP神经网络,该模型的MAE、MSE、RMSE分别降低了34.2%、53.6%、31.9%,R~2提高了12.4%。4)设计电路板电化学迁移失效预测软件。将本文所研究的基于虚拟样本生成技术的BP预测模型和基于麻雀搜索算法优化的BP预测模型等模型集成到软件中,通过表格和图形的形式将数据、仿真结果、评价指标等呈现出来,为用户提供良好的人机交互体验。