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18.05.2018 | Original Article | Ausgabe 11/2019

Neural Computing and Applications 11/2019

Some new dual hesitant fuzzy linguistic operators based on Archimedean t-norm and t-conorm

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 11/2019
Autoren:
Nian Zhang, Zhigang Yao, Yufeng Zhou, Guiwu Wei

Abstract

This paper extends Archimedean t-norm and t-conorm to aggregate the dual hesitant fuzzy linguistic information. Firstly, some basic concepts of dual hesitant fuzzy linguistic elements (DHFLEs) and operational rules of Archimedean t-norm and t-conorm are introduced. Secondly, some general operators about the DHFLEs are developed based on Archimedean t-norm and t-conorm, such as the Archimedean t-norm- and t-conorm-based dual hesitant fuzzy linguistic weighted averaging operator, Archimedean t-norm- and t-conorm-based dual hesitant fuzzy linguistic weighted geometric operator, Archimedean t-norm- and t-conorm-based generalized dual hesitant fuzzy linguistic weighted averaging operator, Archimedean t-norm- and t-conorm-based generalized dual hesitant fuzzy weighted geometric operator, which operates without loss of information, and some desirable properties of those new operators are studied in detail. Furthermore, an approach based on the proposed operators under dual hesitant fuzzy linguistic decision-making problem is presented. Finally, an example is used to show the practical advantages of the proposed method and a sensitivity analysis of the decision results is also showed as the parameter changes.

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