12月31日，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布了“關(guān)于修改《專利審查指南》的公告（第343號(hào)）”，決定對(duì)《專利審查指南》作出修改，自2020年2月1日起施行。

關(guān)于修改《專利審查指南》的公告（第343號(hào)）

國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局公告

第三四三號(hào)

為全面貫徹黨中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的決策部署，回應(yīng)創(chuàng)新主體對(duì)進(jìn)一步明確涉及人工智能等新業(yè)態(tài)新領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)審查規(guī)則的需求，決定對(duì)《專利審查指南》作出修改，現(xiàn)予發(fā)布，自2020年2月1日起施行。

特此公告。

國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局

2019年12月31日

國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局決定對(duì)《專利審查指南》作出修改。

在《專利審查指南》第二部分第九章增加第6節(jié)，內(nèi)容如下：

6. 包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)審查相關(guān)規(guī)定

涉及人工智能、“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)以及區(qū)塊鏈等的發(fā)明專利申請(qǐng)，一般包含算法或商業(yè)規(guī)則和方法等智力活動(dòng)的規(guī)則和方法特征，本節(jié)旨在根據(jù)專利法及其實(shí)施細(xì)則，對(duì)這類申請(qǐng)的審查特殊性作出規(guī)定。

6.1 審查基準(zhǔn)

審查應(yīng)當(dāng)針對(duì)要求保護(hù)的解決方案，即權(quán)利要求所限定的解決方案進(jìn)行。在審查中，不應(yīng)當(dāng)簡(jiǎn)單割裂技術(shù)特征與算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征等，而應(yīng)將權(quán)利要求記載的所有內(nèi)容作為一個(gè)整體，對(duì)其中涉及的技術(shù)手段、解決的技術(shù)問(wèn)題和獲得的技術(shù)效果進(jìn)行分析。

6.1.1 根據(jù)專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)的審查

如果權(quán)利要求涉及抽象的算法或者單純的商業(yè)規(guī)則和方法，且不包含任何技術(shù)特征，則這項(xiàng)權(quán)利要求屬于專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)規(guī)定的智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不應(yīng)當(dāng)被授予專利權(quán)。例如，一種基于抽象算法且不包含任何技術(shù)特征的數(shù)學(xué)模型建立方法，屬于專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)規(guī)定的不應(yīng)當(dāng)被授予專利權(quán)的情形。再如，一種根據(jù)用戶的消費(fèi)額度進(jìn)行返利的方法，該方法中包含的特征全部是與返利規(guī)則相關(guān)的商業(yè)規(guī)則和方法特征，不包含任何技術(shù)特征，屬于專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)規(guī)定的不應(yīng)當(dāng)被授予專利權(quán)的情形。

如果權(quán)利要求中除了算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征，還包含技術(shù)特征，該權(quán)利要求就整體而言并不是一種智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，則不應(yīng)當(dāng)依據(jù)專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)排除其獲得專利權(quán)的可能性。

6.1.2 根據(jù)專利法第二條第二款的審查

如果要求保護(hù)的權(quán)利要求作為一個(gè)整體不屬于專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)排除獲得專利權(quán)的情形，則需要就其是否屬于專利法第二條第二款所述的技術(shù)方案進(jìn)行審查。

對(duì)一項(xiàng)包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的權(quán)利要求是否屬于技術(shù)方案進(jìn)行審查時(shí)，需要整體考慮權(quán)利要求中記載的全部特征。如果該項(xiàng)權(quán)利要求記載了對(duì)要解決的技術(shù)問(wèn)題采用了利用自然規(guī)律的技術(shù)手段，并且由此獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果，則該權(quán)利要求限定的解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術(shù)方案。例如，如果權(quán)利要求中涉及算法的各個(gè)步驟體現(xiàn)出與所要解決的技術(shù)問(wèn)題密切相關(guān)，如算法處理的數(shù)據(jù)是技術(shù)領(lǐng)域中具有確切技術(shù)含義的數(shù)據(jù)，算法的執(zhí)行能直接體現(xiàn)出利用自然規(guī)律解決某一技術(shù)問(wèn)題的過(guò)程，并且獲得了技術(shù)效果，則通常該權(quán)利要求限定的解決方案屬于專利法第二條第二款所述的技術(shù)方案。

6.1.3 新穎性和創(chuàng)造性的審查

對(duì)包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)進(jìn)行新穎性審查時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮權(quán)利要求記載的全部特征，所述全部特征既包括技術(shù)特征，也包括算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征。

對(duì)既包含技術(shù)特征又包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)進(jìn)行創(chuàng)造性審查時(shí)，應(yīng)將與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征與所述技術(shù)特征作為一個(gè)整體考慮。“功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系”是指算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征與技術(shù)特征緊密結(jié)合、共同構(gòu)成了解決某一技術(shù)問(wèn)題的技術(shù)手段,并且能夠獲得相應(yīng)的技術(shù)效果。

例如，如果權(quán)利要求中的算法應(yīng)用于具體的技術(shù)領(lǐng)域，可以解決具體技術(shù)問(wèn)題，那么可以認(rèn)為該算法特征與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，該算法特征成為所采取的技術(shù)手段的組成部分，在進(jìn)行創(chuàng)造性審查時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮所述的算法特征對(duì)技術(shù)方案作出的貢獻(xiàn)。

再如，如果權(quán)利要求中的商業(yè)規(guī)則和方法特征的實(shí)施需要技術(shù)手段的調(diào)整或改進(jìn)，那么可以認(rèn)為該商業(yè)規(guī)則和方法特征與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，在進(jìn)行創(chuàng)造性審查時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮所述的商業(yè)規(guī)則和方法特征對(duì)技術(shù)方案作出的貢獻(xiàn)。

6.2 審查示例

以下，根據(jù)上述審查基準(zhǔn)，給出包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)的審查示例。

(1)屬于專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)范圍之內(nèi)的包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)，不屬于專利保護(hù)的客體。

【例1】

一種建立數(shù)學(xué)模型的方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案是一種建立數(shù)學(xué)模型的方法，通過(guò)增加訓(xùn)練樣本數(shù)量，提高建模的準(zhǔn)確性。該建模方法將與第一分類任務(wù)相關(guān)的其它分類任務(wù)的訓(xùn)練樣本也作為第一分類任務(wù)數(shù)學(xué)模型的訓(xùn)練樣本，從而增加訓(xùn)練樣本數(shù)量，并利用訓(xùn)練樣本的特征值、提取特征值、標(biāo)簽值等對(duì)相關(guān)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并最終得到第一分類任務(wù)的數(shù)學(xué)模型，克服了由于訓(xùn)練樣本少導(dǎo)致過(guò)擬合而建模準(zhǔn)確性較差的缺陷。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種建立數(shù)學(xué)模型的方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據(jù)第一分類任務(wù)的訓(xùn)練樣本中的特征值和至少一個(gè)第二分類任務(wù)的訓(xùn)練樣本中的特征值，對(duì)初始特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)特征提取模型;其中，所述第二分類任務(wù)是與所述第一分類任務(wù)相關(guān)的其它分類任務(wù);

根據(jù)所述目標(biāo)特征提取模型，分別對(duì)所述第一分類任務(wù)的每個(gè)訓(xùn)練樣本中的特征值進(jìn)行處理，得到所述每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的提取特征值;

將所述每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的提取特征值和標(biāo)簽值組成提取訓(xùn)練樣本，對(duì)初始分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)分類模型;

將所述目標(biāo)分類模型和所述目標(biāo)特征提取模型組成所述第一分類任務(wù)的數(shù)學(xué)模型。

分析及結(jié)論

該解決方案不涉及任何具體的應(yīng)用領(lǐng)域，其中處理的訓(xùn)練樣本的特征值、提取特征值、標(biāo)簽值、目標(biāo)分類模型以及目標(biāo)特征提取模型都是抽象的通用數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練樣本的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行訓(xùn)練等處理過(guò)程是一系列抽象的數(shù)學(xué)方法步驟，最后得到的結(jié)果也是抽象的通用分類數(shù)學(xué)模型。該方案是一種抽象的模型建立方法，其處理對(duì)象、過(guò)程和結(jié)果都不涉及與具體應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合，屬于對(duì)抽象數(shù)學(xué)方法的優(yōu)化，且整個(gè)方案并不包括任何技術(shù)特征，該發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案屬于專利法第二十五條第一款第(二)項(xiàng)規(guī)定的智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不屬于專利保護(hù)客體。

(2)為了解決技術(shù)問(wèn)題而利用技術(shù)手段并獲得技術(shù)效果的包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)，屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，因而屬于專利保護(hù)的客體。

【例2】

一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案是，在各級(jí)卷積層上對(duì)訓(xùn)練圖像進(jìn)行卷積操作和最大池化操作后，進(jìn)一步對(duì)最大池化操作后得到的特征圖像進(jìn)行水平池化操作，使訓(xùn)練好的CNN模型在識(shí)別圖像類別時(shí)能夠識(shí)別任意尺寸的待識(shí)別圖像。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待訓(xùn)練CNN模型的初始模型參數(shù)，所述初始模型參數(shù)包括各級(jí)卷積層的初始卷積核、所述各級(jí)卷積層的初始偏置矩陣、全連接層的初始權(quán)重矩陣和所述全連接層的初始偏置向量;

獲取多個(gè)訓(xùn)練圖像;

在所述各級(jí)卷積層上，使用所述各級(jí)卷積層上的初始卷積核和初始偏置矩陣，對(duì)每個(gè)訓(xùn)練圖像分別進(jìn)行卷積操作和最大池化操作，得到每個(gè)訓(xùn)練圖像在所述各級(jí)卷積層上的第一特征圖像;

對(duì)每個(gè)訓(xùn)練圖像在至少一級(jí)卷積層上的第一特征圖像進(jìn)行水平池化操作，得到每個(gè)訓(xùn)練圖像在各級(jí)卷積層上的第二特征圖像;

根據(jù)每個(gè)訓(xùn)練圖像在各級(jí)卷積層上的第二特征圖像確定每個(gè)訓(xùn)練圖像的特征向量;

根據(jù)所述初始權(quán)重矩陣和初始偏置向量對(duì)每個(gè)特征向量進(jìn)行處理，得到每個(gè)訓(xùn)練圖像的類別概率向量;

根據(jù)所述每個(gè)訓(xùn)練圖像的類別概率向量及每個(gè)訓(xùn)練圖像的初始類別，計(jì)算類別誤差;

基于所述類別誤差，對(duì)所述待訓(xùn)練CNN模型的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整;

基于調(diào)整后的模型參數(shù)和所述多個(gè)訓(xùn)練圖像，繼續(xù)進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整的過(guò)程，直至迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù);

將迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)時(shí)所得到的模型參數(shù)作為訓(xùn)練好的CNN模型的模型參數(shù)。

分析及結(jié)論

該解決方案是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型的訓(xùn)練方法，其中明確了模型訓(xùn)練方法的各步驟中處理的數(shù)據(jù)均為圖像數(shù)據(jù)以及各步驟如何處理圖像數(shù)據(jù)，體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法與圖像信息處理密切相關(guān)。該解決方案所解決的是如何克服CNN模型僅能識(shí)別具有固定尺寸的圖像的技術(shù)問(wèn)題，采用了在不同卷積層上對(duì)圖像進(jìn)行不同處理并訓(xùn)練的手段，利用的是遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，獲得了訓(xùn)練好的CNN模型能夠識(shí)別任意尺寸待識(shí)別圖像的技術(shù)效果。因此，該發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，屬于專利保護(hù)客體。

【例3】

一種共享單車(chē)的使用方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N共享單車(chē)的使用方法，通過(guò)獲取用戶終端設(shè)備的位置信息和對(duì)應(yīng)一定距離范圍內(nèi)的共享單車(chē)的狀態(tài)信息，使用戶可以根據(jù)共享單車(chē)的狀態(tài)信息準(zhǔn)確地找到可以騎行的共享單車(chē)進(jìn)行騎行，并通過(guò)提示引導(dǎo)用戶進(jìn)行停車(chē)，該方法方便了共享單車(chē)的使用和管理，節(jié)約了用戶的時(shí)間，提升了用戶體驗(yàn)。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種共享單車(chē)的使用方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，用戶通過(guò)終端設(shè)備向服務(wù)器發(fā)送共享單車(chē)的使用請(qǐng)求;

步驟二，服務(wù)器獲取用戶的第一位置信息，查找與所述第一位置信息對(duì)應(yīng)一定距離范圍內(nèi)的共享單車(chē)的第二位置信息，以及這些共享單車(chē)的狀態(tài)信息，將所述共享單車(chē)的第二位置信息和狀態(tài)信息發(fā)送到終端設(shè)備，其中第一位置信息和第二位置信息是通過(guò)GPS信號(hào)獲取的;

步驟三，用戶根據(jù)終端設(shè)備上顯示的共享單車(chē)的位置信息，找到可以騎行的目標(biāo)共享單車(chē);

步驟四，用戶通過(guò)終端設(shè)備掃描目標(biāo)共享單車(chē)車(chē)身上的二維碼，通過(guò)服務(wù)器認(rèn)證后，獲得目標(biāo)共享單車(chē)的使用權(quán)限;

步驟五，服務(wù)器根據(jù)騎行情況，向用戶推送停車(chē)提示，若用戶將車(chē)停放在指定區(qū)域，則采用優(yōu)惠資費(fèi)進(jìn)行計(jì)費(fèi)，否則采用標(biāo)準(zhǔn)資費(fèi)進(jìn)行計(jì)費(fèi);

步驟六，用戶根據(jù)所述提示進(jìn)行選擇，騎行結(jié)束后，用戶進(jìn)行共享單車(chē)的鎖車(chē)動(dòng)作，共享單車(chē)檢測(cè)到鎖車(chē)狀態(tài)后向服務(wù)器發(fā)送騎行完畢信號(hào)。

分析及結(jié)論

該解決方案涉及一種共享單車(chē)的使用方法，所要解決的是如何準(zhǔn)確找到可騎行共享單車(chē)位置并開(kāi)啟共享單車(chē)的技術(shù)問(wèn)題，該方案通過(guò)執(zhí)行終端設(shè)備和服務(wù)器上的計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)了對(duì)用戶使用共享單車(chē)行為的控制和引導(dǎo)，反映的是對(duì)位置信息、認(rèn)證等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和計(jì)算的控制，利用的是遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確找到可騎行共享單車(chē)位置并開(kāi)啟共享單車(chē)等技術(shù)效果。因此，該發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，屬于專利保護(hù)的客體。

【例4】

一種區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)間通信方法及裝置

申請(qǐng)內(nèi)容概述

發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)通信方法和裝置，區(qū)塊鏈中的業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)在建立通信連接之前，可以根據(jù)通信請(qǐng)求中攜帶的CA證書(shū)以及預(yù)先配置的CA信任列表，確定是否建立通信連接，從而減少了業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)泄露隱私數(shù)據(jù)的可能性，提高了區(qū)塊鏈中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)通信方法，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)包括業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)，其中，所述業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)證書(shū)授權(quán)中心CA發(fā)送的證書(shū)，并預(yù)先配置有CA信任列表，所述方法包括：

第一區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)接收第二區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)發(fā)送的通信請(qǐng)求，其中，所述通信請(qǐng)求中攜帶有第二區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的第二證書(shū);

確定所述第二證書(shū)對(duì)應(yīng)的CA標(biāo)識(shí);

判斷確定出的所述第二證書(shū)對(duì)應(yīng)的CA標(biāo)識(shí)，是否存在于所述CA信任列表中;

若是，則與所述第二區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)建立通信連接;

若否，則不與所述第二區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)建立通信連接。

分析及結(jié)論

本申請(qǐng)要解決的問(wèn)題是聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)中如何防止區(qū)塊鏈業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的問(wèn)題，屬于提高區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)安全性的技術(shù)問(wèn)題，通過(guò)在通信請(qǐng)求中攜帶CA證書(shū)并預(yù)先配置CA信任列表的方式確定是否建立連接，限制了業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)可建立連接的對(duì)象，利用的是遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，獲得了業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)間安全通信和減少業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)泄露隱私數(shù)據(jù)可能性的技術(shù)效果。因此，該發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，屬于專利保護(hù)的客體。

(3)未解決技術(shù)問(wèn)題，或者未利用技術(shù)手段，或者未獲得技術(shù)效果的包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請(qǐng)，不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，因而不屬于專利保護(hù)的客體。

【例5】

一種消費(fèi)返利的方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N消費(fèi)返利的方法，通過(guò)計(jì)算機(jī)執(zhí)行設(shè)定的返利規(guī)則給予消費(fèi)的用戶現(xiàn)金券，從而提高了用戶的消費(fèi)意愿，為商家獲得了更多的利潤(rùn)。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種消費(fèi)返利的方法，其特征在于，包括以下步驟：

用戶在商家進(jìn)行消費(fèi)時(shí)，商家根據(jù)消費(fèi)的金額返回一定的現(xiàn)金券，具體地，

商家采用計(jì)算機(jī)對(duì)用戶的消費(fèi)金額進(jìn)行計(jì)算，將用戶的消費(fèi)金額R劃分為M個(gè)區(qū)間，其中，M為整數(shù)，區(qū)間1到區(qū)間M的數(shù)值由小到大，將返回現(xiàn)金券的額度F也分為M個(gè)值，M個(gè)數(shù)值也由小到大進(jìn)行排列;

根據(jù)計(jì)算機(jī)的計(jì)算值，判斷當(dāng)用戶本次消費(fèi)金額位于區(qū)間1時(shí)，返利額度為第1個(gè)值，當(dāng)用戶本次消費(fèi)金額位于區(qū)間2時(shí)，返利額度為第2個(gè)值，依次類推，將相應(yīng)區(qū)間的返利額度返回給用戶。

分析及結(jié)論

該解決方案涉及一種消費(fèi)返利的方法，該方法是由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的，其處理對(duì)象是用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，所要解決的是如何促進(jìn)用戶消費(fèi)的問(wèn)題，不構(gòu)成技術(shù)問(wèn)題，所采用的手段是通過(guò)計(jì)算機(jī)執(zhí)行人為設(shè)定的返利規(guī)則，但對(duì)計(jì)算機(jī)的限定只是按照指定的規(guī)則根據(jù)用戶消費(fèi)金額確定返利額度，不受自然規(guī)律的約束，因而未利用技術(shù)手段，該方案獲得的效果僅僅是促進(jìn)用戶消費(fèi)，不是符合自然規(guī)律的技術(shù)效果。因此，該發(fā)明專利申請(qǐng)不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，不屬于專利保護(hù)的客體。

【例6】

一種基于用電特征的經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)分析方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

發(fā)明專利申請(qǐng)通過(guò)統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和用電指標(biāo)，來(lái)評(píng)估待檢測(cè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種基于地區(qū)用電特征的經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據(jù)待檢測(cè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)，選定待檢測(cè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的初步指標(biāo)，其中，所述初步指標(biāo)包括經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和用電指標(biāo);

通過(guò)計(jì)算機(jī)執(zhí)行聚類分析方法和時(shí)差相關(guān)分析法，確定所述待檢測(cè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)景氣指標(biāo)體系，包括先行指標(biāo)、一致指標(biāo)和滯后指標(biāo);

根據(jù)所述待檢測(cè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)景氣指標(biāo)體系，采用合成指數(shù)計(jì)算方法，獲取所述待檢測(cè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)。

分析及結(jié)論

該解決方案是一種經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的分析和計(jì)算方法，該方法是由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的，其處理對(duì)象是各種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、用電指標(biāo)，解決的問(wèn)題是對(duì)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)進(jìn)行判斷，不構(gòu)成技術(shù)問(wèn)題，所采用的手段是根據(jù)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)情況進(jìn)行分析，僅是依照經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律采用經(jīng)濟(jì)管理手段，不受自然規(guī)律的約束，因而未利用技術(shù)手段，該方案最終可以獲得用于評(píng)估經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)，不是符合自然規(guī)律的技術(shù)效果，因此該解決方案不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的技術(shù)方案，不屬于專利保護(hù)的客體。

(4)在進(jìn)行創(chuàng)造性審查時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮與技術(shù)特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征對(duì)技術(shù)方案作出的貢獻(xiàn)。

【例7】

一種基于多傳感器信息仿人機(jī)器人跌倒?fàn)顟B(tài)檢測(cè)方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

現(xiàn)有對(duì)仿人機(jī)器人步行時(shí)跌倒?fàn)顟B(tài)的判定主要利用姿態(tài)信息或ZMP點(diǎn)位置信息，但這樣判斷是不全面的。發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)岢隽嘶诙鄠鞲衅鳈z測(cè)仿人機(jī)器人跌倒?fàn)顟B(tài)的方法，通過(guò)實(shí)時(shí)融合機(jī)器人步態(tài)階段信息、姿態(tài)信息和ZMP點(diǎn)位置信息，并利用模糊決策系統(tǒng)，判定機(jī)器人當(dāng)前的穩(wěn)定性和可控性，為機(jī)器人下一步動(dòng)作提供參考。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種基于多傳感器信息仿人機(jī)器人跌倒?fàn)顟B(tài)檢測(cè)方法，其特征在于包含如下步驟：

(1)通過(guò)對(duì)姿態(tài)傳感器信息、零力矩點(diǎn)ZMP傳感器信息和機(jī)器人步行階段信息進(jìn)行融合，建立分層結(jié)構(gòu)的傳感器信息融合模型;

(2)分別利用前后模糊決策系統(tǒng)和左右模糊決策系統(tǒng)來(lái)判定機(jī)器人在前后方向和左右方向的穩(wěn)定性，具體步驟如下：

①根據(jù)機(jī)器人支撐腳和地面之間的接觸情況與離線步態(tài)規(guī)劃確定機(jī)器人步行階段;

②利用模糊推理算法對(duì)ZMP點(diǎn)位置信息進(jìn)行模糊化;

③利用模糊推理算法對(duì)機(jī)器人的俯仰角或滾動(dòng)角進(jìn)行模糊化;

④確定輸出隸屬函數(shù);

⑤根據(jù)步驟①～步驟④確定模糊推理規(guī)則;

⑥去模糊化。

分析及結(jié)論

對(duì)比文件1公開(kāi)了仿人機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃與基于傳感器信息的反饋控制，并根據(jù)相關(guān)融合信息對(duì)機(jī)器人穩(wěn)定性進(jìn)行判斷，其中包括根據(jù)多個(gè)傳感器信息進(jìn)行仿人機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)評(píng)價(jià)，即對(duì)比文件1公開(kāi)了發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案中的步驟(1)，該解決方案與對(duì)比文件1的區(qū)別在于采用步驟(2)的具體算法的模糊決策方法。

基于申請(qǐng)文件可知，該解決方案有效地提高了機(jī)器人的穩(wěn)定狀態(tài)以及對(duì)其可能跌倒方向判讀的可靠性和準(zhǔn)確率。姿態(tài)信息、ZMP點(diǎn)位置信息以及步行階段信息作為輸入?yún)?shù)，通過(guò)模糊算法輸出判定仿人機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)的信息，為進(jìn)一步發(fā)出準(zhǔn)確的姿勢(shì)調(diào)整指令提供依據(jù)。因此，上述算法特征與技術(shù)特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系，相對(duì)于對(duì)比文件1，確定發(fā)明實(shí)際解決的技術(shù)問(wèn)題為：如何判斷機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)以及準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其可能的跌倒方向。上述模糊決策的實(shí)現(xiàn)算法及將其應(yīng)用于機(jī)器人穩(wěn)定狀態(tài)的判斷均未被其它對(duì)比文件公開(kāi)，也不屬于本領(lǐng)域公知常識(shí)，現(xiàn)有技術(shù)整體上并不存在使本領(lǐng)域技術(shù)人員改進(jìn)對(duì)比文件1以獲得要求保護(hù)發(fā)明的啟示，要求保護(hù)的發(fā)明技術(shù)方案相對(duì)于最接近的現(xiàn)有技術(shù)是非顯而易見(jiàn)的，具備創(chuàng)造性。

【例8】

基于合作協(xié)進(jìn)化和多種群遺傳算法的多機(jī)器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)

申請(qǐng)內(nèi)容概述

現(xiàn)有的多移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制結(jié)構(gòu)通常采用集中式規(guī)劃方法，該方法將多機(jī)器人系統(tǒng)視為一個(gè)具有多個(gè)自由度的復(fù)雜機(jī)器人，由系統(tǒng)中的一個(gè)規(guī)劃器來(lái)統(tǒng)一完成對(duì)所有機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，其缺點(diǎn)在于計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，實(shí)用性不佳。發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于協(xié)作進(jìn)化和多種群遺傳算法的多機(jī)器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)。機(jī)器人的每一條路徑都采用一個(gè)染色體表示，將最短距離、平滑度、安全距離作為設(shè)計(jì)路徑適應(yīng)度函數(shù)的三個(gè)目標(biāo),通過(guò)Messy遺傳算法對(duì)每個(gè)機(jī)器人的路徑進(jìn)行優(yōu)化得到最佳路徑。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種基于合作協(xié)進(jìn)化和多種群遺傳算法的多機(jī)器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于：

(1)機(jī)器人的一條路徑采用一個(gè)染色體表示，染色體就表示成節(jié)點(diǎn)的鏈表形式，即[(x，y)，time]，(x，y，time∈R)，(x，y)表示機(jī)器人的位置坐標(biāo)，time表示從前一個(gè)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)本節(jié)點(diǎn)需要的時(shí)間消耗，開(kāi)始節(jié)點(diǎn)的time等于0，每個(gè)機(jī)器人個(gè)體的染色體除了初始節(jié)點(diǎn)的初始位置，結(jié)束節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)位置固定以外，中間節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)都是可變的;

(2)每個(gè)機(jī)器人Robot(i)的路徑path(j)的適應(yīng)度函數(shù)表示成φ(pi，j)：

||pi，j||=Distance(pi，j)+ws×smooth(pi，j)+wt×Time(pi，j)

其中||pi，j||是距離、平滑度和時(shí)間消耗的線性組合，ws是平滑加權(quán)因子，wt是時(shí)間加權(quán)因子;Distance(pi，j)表示路徑長(zhǎng)度，smooth(pi，j)表示路徑的平滑度，Time(pi，j)是路徑pi，j的時(shí)間消耗;每個(gè)機(jī)器人采用所述適應(yīng)度函數(shù)，通過(guò)Messy遺傳算法優(yōu)化得到最優(yōu)路徑。

分析及結(jié)論

對(duì)比文件1公開(kāi)了一種基于合作協(xié)進(jìn)化的多機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其中采用適應(yīng)度函數(shù)，通過(guò)混沌遺傳算法來(lái)獲得最優(yōu)路徑。發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案與對(duì)比文件1的區(qū)別在于通過(guò)Messy遺傳算法來(lái)實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人路徑規(guī)劃。

在該解決方案中，采用Messy遺傳算法優(yōu)化后得到機(jī)器人的前進(jìn)路徑，該解決方案的算法特征與技術(shù)特征在功能上相互支持、存在相互作用關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)器人前進(jìn)路徑的優(yōu)化。相對(duì)于對(duì)比文件1，確定發(fā)明實(shí)際解決的技術(shù)問(wèn)題為：如何基于特定的算法使機(jī)器人以最優(yōu)路徑前進(jìn)。對(duì)比文件2已經(jīng)公開(kāi)了包括所述混沌遺傳算法在內(nèi)的多種遺傳算法都可被用來(lái)進(jìn)行路徑優(yōu)化，同時(shí)采用Messy遺傳算法可以解決其他算法的弊端，從而獲得更合理的優(yōu)化結(jié)果。基于對(duì)比文件2給出的啟示，本領(lǐng)域技術(shù)人員有動(dòng)機(jī)將對(duì)比文件1與對(duì)比文件2結(jié)合得到發(fā)明專利申請(qǐng)的技術(shù)方案。因此，要求保護(hù)的發(fā)明技術(shù)方案相對(duì)于對(duì)比文件1和對(duì)比文件2的結(jié)合是顯而易見(jiàn)的，不具備創(chuàng)造性。

【例9】

一種物流配送方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

在貨物配送過(guò)程中，如何有效提高貨物配送效率以及降低配送成本，是發(fā)明專利申請(qǐng)所要解決的問(wèn)題。在物流人員到達(dá)配送地點(diǎn)后，可以通過(guò)服務(wù)器向訂貨用戶終端推送消息的形式同時(shí)通知特定配送區(qū)域的多個(gè)訂貨用戶進(jìn)行提貨，達(dá)到了提高貨物配送效率以及降低配送成本的目的。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種物流配送方法，其通過(guò)批量通知用戶取件的方式來(lái)提高物流配送效率，該方法包括：

當(dāng)派件員需要通知用戶取件時(shí)，派件員通過(guò)手持的物流終端向服務(wù)器發(fā)送貨物已到達(dá)的通知;

服務(wù)器批量通知派件員派送范圍內(nèi)的所有訂貨用戶;

接收到通知的訂貨用戶根據(jù)通知信息完成取件;

其中，服務(wù)器進(jìn)行批量通知具體實(shí)現(xiàn)方式為，服務(wù)器根據(jù)物流終端發(fā)送的到貨通知中所攜帶的派件員ID、物流終端當(dāng)前位置以及對(duì)應(yīng)的配送范圍，確定該派件員ID所對(duì)應(yīng)的、以所述物流終端的當(dāng)前位置為中心的配送距離范圍內(nèi)的所有目標(biāo)訂單信息，然后將通知信息推送給所有目標(biāo)訂單信息中的訂貨用戶賬號(hào)所對(duì)應(yīng)的訂貨用戶終端。

分析及結(jié)論

對(duì)比文件1公開(kāi)了一種物流配送方法，其由物流終端對(duì)配送單上的條碼進(jìn)行掃描，并將掃描信息發(fā)送給服務(wù)器以通知服務(wù)器貨物已經(jīng)到達(dá);服務(wù)器獲取掃描信息中的訂貨用戶信息，并向該訂貨用戶發(fā)出通知;接收到通知的訂貨用戶根據(jù)通知信息完成取件。

發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案與對(duì)比文件1的區(qū)別在于批量通知用戶訂貨到達(dá)，為實(shí)現(xiàn)批量通知，方案中服務(wù)器、物流終端和用戶終端之間的數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)通信方式均做出了相應(yīng)調(diào)整，取件通知規(guī)則和具體的批量通知實(shí)現(xiàn)方式在功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系。相對(duì)于對(duì)比文件1，確定發(fā)明實(shí)際解決的技術(shù)問(wèn)題是如何提高訂單到達(dá)通知效率進(jìn)而提高貨物配送效率。從用戶角度來(lái)看，用戶可以更快地獲知訂貨到達(dá)情況的信息，也提高了用戶體驗(yàn)。由于現(xiàn)有技術(shù)并不存在對(duì)上述對(duì)比文件1做出改進(jìn)從而獲得發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案的技術(shù)啟示，該解決方案具備創(chuàng)造性。

【例10】

一種動(dòng)態(tài)觀點(diǎn)演變的可視化方法

申請(qǐng)內(nèi)容概述

近年來(lái)人們?cè)絹?lái)越多地通過(guò)社交平臺(tái)發(fā)表他們的意見(jiàn)和想法,人們?cè)谏缃黄脚_(tái)上發(fā)表的帶有情感的內(nèi)容反映了人們觀點(diǎn)的演變,并可以由此看出事件的發(fā)展、變化和趨勢(shì)。發(fā)明專利申請(qǐng)通過(guò)自動(dòng)采集社交平臺(tái)人們發(fā)表的信息并對(duì)其中的情感進(jìn)行分析,通過(guò)計(jì)算機(jī)繪制情感可視化圖來(lái)幫助人們更好地理解情感在不同時(shí)間的強(qiáng)度變化和隨時(shí)間而演變的趨勢(shì)。

申請(qǐng)的權(quán)利要求

一種動(dòng)態(tài)觀點(diǎn)演變的可視化方法，所述方法包括:

步驟一，由計(jì)算設(shè)備確定所采集的信息集合中信息的情感隸屬度和情感分類，所述信息的情感隸屬度表示該信息以多大概率屬于某一情感分類;

步驟二，所述情感分類為積極、中立或消極，具體分類方法為：如果點(diǎn)贊的數(shù)目p除以點(diǎn)踩的數(shù)目q的值r大于閾值a，那么認(rèn)為該情感分類為積極，如果值r小于閾值b，那么認(rèn)為該情感分類為消極，如果值b≤r≤a,那么情感分類為中立，其中a>b;

步驟三，基于所述信息的情感分類，自動(dòng)建立所述信息集合的情感可視化圖形的幾何布局，以橫軸表示信息產(chǎn)生的時(shí)間，以縱軸表示屬于各情感分類的信息的數(shù)量;

步驟四，所述計(jì)算設(shè)備基于所述信息的情感隸屬度對(duì)所建立的幾何布局進(jìn)行著色，按照信息顏色的漸變順序?yàn)楦髑楦蟹诸悓由系男畔⒅?/span>

分析及結(jié)論

對(duì)比文件1公開(kāi)了一種基于情感的可視化分析方法，其中時(shí)間被表示為一條水平軸，每條色帶在不同時(shí)間的寬度代表一種情感在該時(shí)間的度量，用不同的色帶代表不同的情感。

發(fā)明專利申請(qǐng)的解決方案與對(duì)比文件1的區(qū)別在于步驟二中設(shè)定的情感的具體分類規(guī)則。從申請(qǐng)內(nèi)容中可以看出，即使情感分類規(guī)則不同，對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行著色處理的技術(shù)手段也可以是相同的，不必作出改變，即上述情感分類規(guī)則與具體的可視化手段并非功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系。與對(duì)比文件1相比，發(fā)明專利申請(qǐng)只是提出了一種新的情感分類的規(guī)則，沒(méi)有實(shí)際解決任何技術(shù)問(wèn)題，也沒(méi)有針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)作出技術(shù)貢獻(xiàn)。因此，要求保護(hù)的發(fā)明技術(shù)方案相對(duì)于對(duì)比文件1不具備創(chuàng)造性。