中文摘要：

研究电子器件的动态生命特征，分析生命信息、潜在缺陷与寿命的动态相关性，发现生命初态信息和寿命的相关性，找出依赖于生命初态信息的个体可靠寿命(还能工作多久不会失效)的预测方法。首先，研究电子器件生命信息序列的期重构方法和子期序列的定量模糊综合算法，进行期重构和模糊综合，获取生命失效特征(不可靠度)及其动态变化规律；之后，研究生命信息与潜在缺陷、潜在缺陷与寿命的动态相关关系，探索生命初态信息对生命发展的影响规律，探索生命初态信息和寿命的相关关系；最后，找出依赖于生命初态信息的个体可靠寿命的预测方法。检测电子器件时仅根据失效判据定性判断性能优劣，忽视了可能发展扩大的潜在缺陷。根据装机前检测的初态信息定量预计个体可靠寿命，为精准筛选提供了科学依据。装机前就可明确被检测器件的可靠寿命是否比系统服役期长，帮助排除潜在缺陷造成的系统隐患。

结论摘要：

为找出依赖于生命初态信息的个体可靠寿命(还能工作多久不会失效)的预测方法，项目进行了三方面研究(1) 研究提出了基于神经网络的生命信息序列的期重构方法和模糊综合算法，该方法兼顾融合期重构和模糊综合，能够实现生命信息序列的科学解列，同时能够实现信息子序列的模糊综合评价；(2) 研究改进了模糊C均值聚类法，用于继电器性能信息序列，能够帮助发现退化趋势；(3) 研究应用正态云模型理论，用正态云的逆向算法实现了基于兼顾随机性和模糊性的生命信息子序列模糊数字特征的快捷获取，实现了海量数据的有效压缩和信息子序列的特征融合；用正态云的正向算法，实现了信息子序列模糊数字特征的解压缩；进而结合云数字特征量的趋势预测，实现了兼顾趋势性和不确定性的信息序列的有效预测，同时实现了信息盲区的填补。