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脆性结构一般可分为脆性事件和脆性因子。脆性事件作为脆性环境的直接构成要素，其不仅具有重复性多边形，同时也具有难以预测性。而脆性因子则存在于脆性事件中，其具有隐藏性、稳定性和可预测性。因此，对脆性环境分析，可以基于脆性因子进行分析。脆性事件在某一时间内受外部环境干扰后会出现系统崩溃事件集。在实际分析中，可以通过假设空间系统n个脆性事件(I1，I2，……In)，求出发生概率。正常情况下，当系统概率超过零0时，系统崩溃概率将会在0-1之间，在I1作用下，系统的脆性风险期望则为E[RI2]=Pipi，(i=1，2……，n)，脆性风险则为E[RIi]=E[RIi]+…+E[RIn]。而构建这种线性叠加需要所有脆性事件来保证，但是在实际应用过程中，不同脆性事件是有多种联系的，这就加大了对具体脆性事件分析和预测难度，更无法对耦合关系进行分析和处理。在这种情况下，就应该对新对系统脆性事件进行分析，并辨别出脆性事件中存在的因子，再以不同脆性事件因子危害性为依据，对影响网络通信系统崩溃程度进行分析，以更好的得到脆性风险结果。为了使网络通信系统信息脆性风险评估更加准确，还需要对系统信息脆性熵进行进一步分析。熵作为度量脆性事件集，可以以脆性事件集空间概率形式来对平均函数进行分析。因脆性事件空间中的概率都有一定的风险，使得多有空间脆性事件都存有一定概率风险，再加上熵度量值是由脆性事件集空间概率决定的，使得熵成为整体结构的唯一决定。这样在实际应用过程中，就可以通过熵来减少脆性事件的不确定性，以降低脆性风险。
　　四、结束语
　　计算机网络通信技术不断的发展，网络通信技术向自动化、智能化水平方向发展，并被人们广泛应用在生活和社会不同领域中。而在网络通信系统运行过程中，其却常受内外环境的影响而出现网络系统信息脆性问题。因此，人们对计算机通信网络同风险越来越重视，相应网络通信系统研究人员为了更好解决上述问题，开始对网络系统信息脆性问题进行了上述研究。但随着时代的发展，网络通信系统信息脆性问题将会有新的体现，仍需要相应研究人员对网络通信系统脆性问题进行深入研究。

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