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27.06.2020 | Foundations | Ausgabe 16/2020

Soft Computing 16/2020

The uncertainty measures for covering rough set models

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 16/2020
Autoren:
Zhaohao Wang, Xiaoping Zhang, Jianping Deng
Wichtige Hinweise
Communicated by A. Di Nola.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Uncertainty measures are important tools for analyzing various data. However, there are relatively few studies on the uncertainty measures for covering rough set models. In this paper, from the viewpoint of the lower and upper approximations, we propose new uncertainty measures, the lower rough entropy and the upper rough entropy, for covering rough set models. Then, we define the concepts of the joint entropy and the conditional entropy in the covering rough set models. Some important properties of these measures are obtained, and their relationships are investigated. Furthermore, we provide a certain characterization of reducible element of a covering by means of the proposed measures, and apply the proposed rough entropy to evaluate the significance of covering granules of a covering. Finally, we apply these rough entropies to measure a dual degree between covering lower and upper approximations. The theoretical analysis and examples show that the proposed uncertainty measures for covering rough set models are reasonable and useful.

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