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Este trabalho apresenta a avaliacao e utilizacao de dois modelos de redes neurais (Back-Propagation em Perceptrons Multi-Camada, e rede neural construtiva Cascade-Correlation) e Maquinas de Vetores Suporte (SVMs) para a predicao do posicionamento da bola durante jogos de futebol robotico da categoria F180 da Robocup. Os dados utilizados para o treinamento das redes neurais utilizadas para prever o posicionamento bola sao obtidos experimentalmente usando um campo real, visualizado por uma câmera posicionada sobre o campo. Os dados sao extraidos a partir das imagens, utilizando o software de rastreio Tracker. Os dois modelos de redes neurais sao comparados em termos de precisao do treinamento e facilidade de parametrizacao. Experimentos mostram que tanto as redes treinadas com o algoritmo BackPropagation quanto as SVMs apresentam melhor generalizacao, quando confrontado com dados que nao sao utilizados no treinamento, enquanto a rede Cascade-Correlation, apesar de possuir menos parâmetros a ajustar, tende ao sobre-treinamento.

proceeding series of the brazilian society of computational and applied mathematics

Comparação entre dois modelos de redes neurais artificiais e máquinas de vetores suporte, aplicados á predição da posição da bola da categoria f180 da robocup