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为了有效提高无线传感器网络中故障数据的判别能力，本文结合人工蜂群算法提出了一种新的挖掘算法FDMA（Fault Data Mining Algorithm）。该算法首先利用小波变换降低故障数据的突发性，以达到对故障数据的标准化处理。其次，基于关联系数来划分故障数据分布区间，并建立了数据挖掘的目标函数，同时利用人工蜂群算法对目标函数进行优化。最后，通过实际传感器样本数据进行仿真实验，对比研究了FDMA算法与其它算法之间的性能状况（包括吞吐量、延迟时间、丢包率和能耗），结果发现FDMA算法具有较好的适应性。