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由于传感器节点常散布于野外恶劣环境中而经常出现各类故障，导致网络瘫痪和严重损失，提出了一种基于粗糙集和蚁群优化神经网络的传感器节点故障诊断新方法；首先进行数据采集和预处理。然后利用粗糙集结果断点法对原始故障诊断样本离散化，使用可辨识矩阵实现属性约简，删除冗余信息，得到具有最小条件属性并能覆盖原始数据特征的学习样本集，最后，使用蚁群优化神经网络结构和各参数，并通过对网络进行训练来实现故障诊断；仿真实验表明，在达到同样的训练误差10^-3，文中方法所需要的迭代次数仅为880次，而蚁群神经网络为1500次，证明