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This work was supported by the following grants: - "Contratos Predoctorales UVA 2020" funded by Universidad de Valladolid and Santander Bank - Project "PID2020-113533RB-C33" financed by Spanish Ministry of Science and Innovation, - "Convenio general de cooperacion entre la Universidad de Valladolid (Espana) y la Corporacion Universidad de la Costa (Colombia)" - ERASMUS+ KA-107 from the Universidad of Valladolid - MOVILIDAD DE DOCTORANDOS Y DOCTORANDAS UVa 2023 from the University of Valladolid.

Análisis de autorías institucional

Mateo-Romero, Hector FelipeAutor (correspondencia)
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Artículo

Enhancing photovoltaic cell classification through mamdani fuzzy logic: a comparative study with machine learning approaches employing electroluminescence images

Publicado en:Progress in artificial intelligence. 14 (1): 49-59 - 2024-11-14 14(1), DOI: 10.1007/s13748-024-00353-w

Autores: Mateo-Romero, Hector Felipe; Carbono de la Rosa, Mario Eduardo; Hernandez-Callejo, Luis; Gonzalez-Rebollo, Miguel angel; Cardenoso-Payo, Valentin; Alonso-Gomez, Victor; Gallardo-Saavedra, Sara; Morales Aragones, Jose Ignacio

Afiliaciones

Univ Costa, Barranquilla, Colombia - Autor o Coautor
Univ Valladolid, Valladolid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This study introduces a Mamdani Fuzzy Logic model designed to classify solar cells based on their energetic performance. The model incorporates three distinct inputs, namely the proportions of black pixels, gray pixels, and white pixels, extracted from Electroluminescence images of the cells. Additionally, an output is included to signal potential issues with input data. The development of the model involved utilizing cells with known performance, determined through the measurement of Intensity-Voltage Curves. The efficacy of the model was demonstrated through testing with a validation set, yielding an accuracy rate of 99.0% in the Polycrystalline dataset and 98% in the Monocrystalline. In comparison, traditional machine learning methods such as Ensemble Classifiers and Decision Trees achieved inferior accuracy rates. These results show the superior problem-solving capability of the presented Fuzzy Logic model over conventional machine-learning approaches.

Palabras clave
ElectroluminescenceFuzzy logicMachine learninMachine learningPhotovoltaic

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Progress in artificial intelligence debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Artificial Intelligence. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q3 para la agencia WoS (JCR) en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-11:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 2 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Colombia.

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MATEO ROMERO, HECTOR FELIPE) .

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MATEO ROMERO, HECTOR FELIPE.