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誤出力数の推移

誤出力数の結果 を表5.1〜5.6に示す． 合計値でプロットしたグラフを図5.2に示す．


表 5.1: 誤出力数（$\theta $ = 0%のとき）
極性試行回数 1 2 3 4 5 平均
《Pos》 235 248 267 293 281 268
《Neg》 223 195 217 188 192 203
《Sur》 95 103 81 89 88 91
計 571 546 565 570 561 563


表 5.2: 誤出力数（$\theta $ = 20%のとき）
極性試行回数 1 2 3 4 5 平均
《Pos》 217 200 195 227 221 212
《Neg》 182 173 187 166 174 176
《Sur》 83 88 65 75 71 76
計 482 461 447 468 466 465


表 5.3: 誤出力数（$\theta $ = 40%のとき）
極性試行回数 1 2 3 4 5 平均
《Pos》 172 170 160 197 188 177
《Neg》 164 163 172 151 159 162
《Sur》 58 76 54 54 58 60
計 394 409 386 402 405 405


表 5.4: 誤出力数（$\theta $ = 60%のとき）
極性試行回数 1 2 3 4 5 平均
《Pos》 55 60 49 66 73 60
《Neg》 108 117 103 90 97 103
《Sur》 39 42 26 39 32 36
計 202 219 178 195 202 199


表 5.5: 誤出力数（$\theta $ = 80%のとき）
極性試行回数 1 2 3 4 5 平均
《Pos》 31 26 26 35 39 31
《Neg》 60 60 59 45 51 55
《Sur》 19 19 7 12 16 15
計 110 105 92 92 106 101


表 5.6: 誤出力数（$\theta $ = 100%のとき）
極性試行回数 1 2 3 4 5 平均
《Pos》 30 23 24 30 29 27
《Neg》 46 52 46 40 40 45
《Sur》 13 19 4 9 14 12
計 89 94 74 79 83 84

図 5.2: 誤出力数の推移
\includegraphics[scale=0.6, clip]{wrong.eps}

図5.2より，誤出力数の減少が確認で きる．よって，情緒推定に本知識ベースを利用することは， 過剰な推定の抑制に有効であることが分かる．

以下に，$\theta $＝40%における， 過剰な推定を抑制できた例とできなかった例を示す．


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平成23年3月9日