沒收到驗證郵件？請確認郵箱是否正確或 重新發(fā)送郵件
#本文僅代表作者觀點，不代表IPRdaily立場#
原標(biāo)題：關(guān)于修改《專利審查指南》的公告（第343號）
12月31日，國家知識產(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）”，決定對《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）
國家知識產(chǎn)權(quán)局公告
第三四三號
為全面貫徹黨中央、國務(wù)院關(guān)于加強知識產(chǎn)權(quán)保護的決策部署，回應(yīng)創(chuàng)新主體對進一步明確涉及人工智能等新業(yè)態(tài)新領(lǐng)域專利申請審查規(guī)則的需求，決定對《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。
國家知識產(chǎn)權(quán)局
2019年12月31日
國家知識產(chǎn)權(quán)局關(guān)于修改《專利審查指南》的決定
國家知識產(chǎn)權(quán)局決定對《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，一般包含算法或商業(yè)規(guī)則和方法等智力活動的規(guī)則和方法特征，本節(jié)旨在根據(jù)專利法及其實施細則，對這類申請的審查特殊性作出規(guī)定。
6.1 審查基準(zhǔn)
審查應(yīng)當(dāng)針對要求保護的解決方案，即權(quán)利要求所限定的解決方案進行。在審查中，不應(yīng)當(dāng)簡單割裂技術(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)容作為一個整體，對其中涉及的技術(shù)手段、解決的技術(shù)問題和獲得的技術(shù)效果進行分析。
6.1.1 根據(jù)專利法第二十五條第一款第(二)項的審查
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，則這項權(quán)利要求屬于專利法第二十五條第一款第(二)項規(guī)定的智力活動的規(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)用戶的消費額度進行返利的方法，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
如果要求保護的權(quán)利要求作為一個整體不屬于專利法第二十五條第一款第(二)項排除獲得專利權(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)方案進行審查。
對一項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)方案進行審查時，需要整體考慮權(quán)利要求中記載的全部特征。如果該項權(quán)利要求記載了對要解決的技術(shù)問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步驟體現(xiàn)出與所要解決的技術(shù)問題密切相關(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)問題的過程，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)明專利申請進行新穎性審查時，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)明專利申請進行創(chuàng)造性審查時，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)特征作為一個整體考慮?！肮δ苌媳舜讼嗷ブС帧⒋嬖谙嗷プ饔藐P(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)問題，那么可以認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，在進行創(chuàng)造性審查時，應(yīng)當(dāng)考慮所述的算法特征對技術(shù)方案作出的貢獻。
再如，如果權(quán)利要求中的商業(yè)規(guī)則和方法特征的實施需要技術(shù)手段的調(diào)整或改進，那么可以認為該商業(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，在進行創(chuàng)造性審查時，應(yīng)當(dāng)考慮所述的商業(yè)規(guī)則和方法特征對技術(shù)方案作出的貢獻。
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)明專利申請的審查示例。
(1)屬于專利法第二十五條第一款第(二)項范圍之內(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，不屬于專利保護的客體。
【例1】
一種建立數(shù)學(xué)模型的方法
申請內(nèi)容概述
發(fā)明專利申請的解決方案是一種建立數(shù)學(xué)模型的方法，通過增加訓(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)簽值等對相關(guān)數(shù)學(xué)模型進行訓(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)致過擬合而建模準(zhǔn)確性較差的缺陷。
申請的權(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第二分類任務(wù)的訓(xùn)練樣本中的特征值，對初始特征提取模型進行訓(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，分別對所述第一分類任務(wù)的每個訓(xùn)練樣本中的特征值進行處理，得到所述每個訓(xùn)練樣本對應(yīng)的提取特征值;
將所述每個訓(xùn)練樣本對應(yīng)的提取特征值和標(biāo)簽值組成提取訓(xùn)練樣本，對初始分類模型進行訓(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)對數(shù)學(xué)模型進行訓(xùn)練等處理過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，其處理對象、過程和結(jié)果都不涉及與具體應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合，屬于對抽象數(shù)學(xué)方法的優(yōu)化，且整個方案并不包括任何技術(shù)特征，該發(fā)明專利申請的解決方案屬于專利法第二十五條第一款第(二)項規(guī)定的智力活動的規(guī)則和方法，不屬于專利保護客體。
(2)為了解決技術(shù)問題而利用技術(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，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
申請內(nèi)容概述
發(fā)明專利申請的解決方案是，在各級卷積層上對訓(xùn)練圖像進行卷積操作和最大池化操作后，進一步對最大池化操作后得到的特征圖像進行水平池化操作，使訓(xùn)練好的CNN模型在識別圖像類別時能夠識別任意尺寸的待識別圖像。
申請的權(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)包括各級卷積層的初始卷積核、所述各級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;
獲取多個訓(xùn)練圖像;
在所述各級卷積層上，使用所述各級卷積層上的初始卷積核和初始偏置矩陣，對每個訓(xùn)練圖像分別進行卷積操作和最大池化操作，得到每個訓(xùn)練圖像在所述各級卷積層上的第一特征圖像;
對每個訓(xùn)練圖像在至少一級卷積層上的第一特征圖像進行水平池化操作，得到每個訓(xùn)練圖像在各級卷積層上的第二特征圖像;
根據(jù)每個訓(xùn)練圖像在各級卷積層上的第二特征圖像確定每個訓(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每個特征向量進行處理，得到每個訓(xùn)練圖像的類別概率向量;
根據(jù)所述每個訓(xùn)練圖像的類別概率向量及每個訓(xùn)練圖像的初始類別，計算類別誤差;
基于所述類別誤差，對所述待訓(xùn)練CNN模型的模型參數(shù)進行調(diào)整;
基于調(diào)整后的模型參數(shù)和所述多個訓(xùn)練圖像，繼續(xù)進行模型參數(shù)調(diào)整的過程，直至迭代次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù);
將迭代次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)時所得到的模型參數(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模型僅能識別具有固定尺寸的圖像的技術(shù)問題，采用了在不同卷積層上對圖像進行不同處理并訓(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模型能夠識別任意尺寸待識別圖像的技術(shù)效果。因此，該發(fā)明專利申請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，屬于專利保護客體。
【例3】
一種共享單車的使用方法
申請內(nèi)容概述
發(fā)明專利申請?zhí)岢鲆环N共享單車的使用方法，通過獲取用戶終端設(shè)備的位置信息和對應(yīng)一定距離范圍內(nèi)的共享單車的狀態(tài)信息，使用戶可以根據(jù)共享單車的狀態(tài)信息準(zhǔn)確地找到可以騎行的共享單車進行騎行，并通過提示引導(dǎo)用戶進行停車，該方法方便了共享單車的使用和管理，節(jié)約了用戶的時間，提升了用戶體驗。
申請的權(quán)利要求
一種共享單車的使用方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟一，用戶通過終端設(shè)備向服務(wù)器發(fā)送共享單車的使用請求;
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應(yīng)一定距離范圍內(nèi)的共享單車的第二位置信息，以及這些共享單車的狀態(tài)信息，將所述共享單車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GPS信號獲取的;
步驟三，用戶根據(jù)終端設(shè)備上顯示的共享單車的位置信息，找到可以騎行的目標(biāo)共享單車;
步驟四，用戶通過終端設(shè)備掃描目標(biāo)共享單車車身上的二維碼，通過服務(wù)器認證后，獲得目標(biāo)共享單車的使用權(quán)限;
步驟五，服務(wù)器根據(jù)騎行情況，向用戶推送停車提示，若用戶將車停放在指定區(qū)域，則采用優(yōu)惠資費進行計費，否則采用標(biāo)準(zhǔn)資費進行計費;
步驟六，用戶根據(jù)所述提示進行選擇，騎行結(jié)束后，用戶進行共享單車的鎖車動作，共享單車檢測到鎖車狀態(tài)后向服務(wù)器發(fā)送騎行完畢信號。
分析及結(jié)論
該解決方案涉及一種共享單車的使用方法，所要解決的是如何準(zhǔn)確找到可騎行共享單車位置并開啟共享單車的技術(shù)問題，該方案通過執(zhí)行終端設(shè)備和服務(wù)器上的計算機程序?qū)崿F(xiàn)了對用戶使用共享單車行為的控制和引導(dǎo)，反映的是對位置信息、認證等數(shù)據(jù)進行采集和計算的控制，利用的是遵循自然規(guī)律的技術(shù)手段，實現(xiàn)了準(zhǔn)確找到可騎行共享單車位置并開啟共享單車等技術(shù)效果。因此，該發(fā)明專利申請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，屬于專利保護的客體。
【例4】
一種區(qū)塊鏈節(jié)點間通信方法及裝置
申請內(nèi)容概述
發(fā)明專利申請?zhí)岢鲆环N區(qū)塊鏈節(jié)點通信方法和裝置，區(qū)塊鏈中的業(yè)務(wù)節(jié)點在建立通信連接之前，可以根據(jù)通信請求中攜帶的CA證書以及預(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)點泄露隱私數(shù)據(jù)的可能性，提高了區(qū)塊鏈中存儲數(shù)據(jù)的安全性。
申請的權(quán)利要求
一種區(qū)塊鏈節(jié)點通信方法，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的區(qū)塊鏈節(jié)點包括業(yè)務(wù)節(jié)點，其中，所述業(yè)務(wù)節(jié)點存儲證書授權(quán)中心CA發(fā)送的證書，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)點接收第二區(qū)塊鏈節(jié)點發(fā)送的通信請求，其中，所述通信請求中攜帶有第二區(qū)塊鏈節(jié)點的第二證書;
確定所述第二證書對應(yīng)的CA標(biāo)識;
判斷確定出的所述第二證書對應(yīng)的CA標(biāo)識，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)點建立通信連接;
若否，則不與所述第二區(qū)塊鏈節(jié)點建立通信連接。
分析及結(jié)論
本申請要解決的問題是聯(lián)盟鏈網(wǎng)絡(luò)中如何防止區(qū)塊鏈業(yè)務(wù)節(jié)點泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的問題，屬于提高區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)安全性的技術(shù)問題，通過在通信請求中攜帶CA證書并預(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)點可建立連接的對象，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)點間安全通信和減少業(yè)務(wù)節(jié)點泄露隱私數(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，屬于專利保護的客體。
(3)未解決技術(shù)問題，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，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的客體。
【例5】
一種消費返利的方法
申請內(nèi)容概述
發(fā)明專利申請?zhí)岢鲆环N消費返利的方法，通過計算機執(zhí)行設(shè)定的返利規(guī)則給予消費的用戶現(xiàn)金券，從而提高了用戶的消費意愿，為商家獲得了更多的利潤。
申請的權(quán)利要求
一種消費返利的方法，其特征在于，包括以下步驟：
用戶在商家進行消費時，商家根據(jù)消費的金額返回一定的現(xiàn)金券，具體地，
商家采用計算機對用戶的消費金額進行計算，將用戶的消費金額R劃分為M個區(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個值，M個數(shù)值也由小到大進行排列;
根據(jù)計算機的計算值，判斷當(dāng)用戶本次消費金額位于區(qū)間1時，返利額度為第1個值，當(dāng)用戶本次消費金額位于區(qū)間2時，返利額度為第2個值，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返利的方法，該方法是由計算機執(zhí)行的，其處理對象是用戶的消費數(shù)據(jù)，所要解決的是如何促進用戶消費的問題，不構(gòu)成技術(shù)問題，所采用的手段是通過計算機執(zhí)行人為設(shè)定的返利規(guī)則，但對計算機的限定只是按照指定的規(guī)則根據(jù)用戶消費金額確定返利額度，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用戶消費，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，不屬于專利保護的客體。
【例6】
一種基于用電特征的經(jīng)濟景氣指數(shù)分析方法
申請內(nèi)容概述
發(fā)明專利申請通過統(tǒng)計各項經(jīng)濟指標(biāo)和用電指標(biāo)，來評估待檢測地區(qū)的經(jīng)濟景氣指數(shù)。
申請的權(quán)利要求
一種基于地區(qū)用電特征的經(jīng)濟景氣指數(shù)分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
根據(jù)待檢測地區(qū)的經(jīng)濟數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)，選定待檢測地區(qū)的經(jīng)濟景氣指數(shù)的初步指標(biāo)，其中，所述初步指標(biāo)包括經(jīng)濟指標(biāo)和用電指標(biāo);
通過計算機執(zhí)行聚類分析方法和時差相關(guān)分析法，確定所述待檢測地區(qū)的經(jīng)濟景氣指標(biāo)體系，包括先行指標(biāo)、一致指標(biāo)和滯后指標(biāo);
根據(jù)所述待檢測地區(qū)的經(jīng)濟景氣指標(biāo)體系，采用合成指數(shù)計算方法，獲取所述待檢測地區(qū)的經(jīng)濟景氣指數(shù)。
分析及結(jié)論
該解決方案是一種經(jīng)濟景氣指數(shù)的分析和計算方法，該方法是由計算機執(zhí)行的，其處理對象是各種經(jīng)濟指標(biāo)、用電指標(biāo)，解決的問題是對經(jīng)濟走勢進行判斷，不構(gòu)成技術(shù)問題，所采用的手段是根據(jù)經(jīng)濟數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)對經(jīng)濟情況進行分析，僅是依照經(jīng)濟學(xué)規(guī)律采用經(jīng)濟管理手段，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估經(jīng)濟的經(jīng)濟景氣指數(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，不屬于專利保護的客體。
(4)在進行創(chuàng)造性審查時，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)則和方法特征對技術(shù)方案作出的貢獻。
【例7】
一種基于多傳感器信息仿人機器人跌倒?fàn)顟B(tài)檢測方法
申請內(nèi)容概述
現(xiàn)有對仿人機器人步行時跌倒?fàn)顟B(tài)的判定主要利用姿態(tài)信息或ZMP點位置信息，但這樣判斷是不全面的。發(fā)明專利申請?zhí)岢隽嘶诙鄠鞲衅鳈z測仿人機器人跌倒?fàn)顟B(tài)的方法，通過實時融合機器人步態(tài)階段信息、姿態(tài)信息和ZMP點位置信息，并利用模糊決策系統(tǒng)，判定機器人當(dāng)前的穩(wěn)定性和可控性，為機器人下一步動作提供參考。
申請的權(quán)利要求
一種基于多傳感器信息仿人機器人跌倒?fàn)顟B(tài)檢測方法，其特征在于包含如下步驟：
(1)通過對姿態(tài)傳感器信息、零力矩點ZMP傳感器信息和機器人步行階段信息進行融合，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)來判定機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)劃確定機器人步行階段;
②利用模糊推理算法對ZMP點位置信息進行模糊化;
③利用模糊推理算法對機器人的俯仰角或滾動角進行模糊化;
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
對比文件1公開了仿人機器人的步態(tài)規(guī)劃與基于傳感器信息的反饋控制，并根據(jù)相關(guān)融合信息對機器人穩(wěn)定性進行判斷，其中包括根據(jù)多個傳感器信息進行仿人機器人穩(wěn)定狀態(tài)評價，即對比文件1公開了發(fā)明專利申請的解決方案中的步驟(1)，該解決方案與對比文件1的區(qū)別在于采用步驟(2)的具體算法的模糊決策方法。
基于申請文件可知，該解決方案有效地提高了機器人的穩(wěn)定狀態(tài)以及對其可能跌倒方向判讀的可靠性和準(zhǔn)確率。姿態(tài)信息、ZMP點位置信息以及步行階段信息作為輸入?yún)?shù)，通過模糊算法輸出判定仿人機器人穩(wěn)定狀態(tài)的信息，為進一步發(fā)出準(zhǔn)確的姿勢調(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，相對于對比文件1，確定發(fā)明實際解決的技術(shù)問題為：如何判斷機器人穩(wěn)定狀態(tài)以及準(zhǔn)確預(yù)測其可能的跌倒方向。上述模糊決策的實現(xiàn)算法及將其應(yīng)用于機器人穩(wěn)定狀態(tài)的判斷均未被其它對比文件公開，也不屬于本領(lǐng)域公知常識，現(xiàn)有技術(shù)整體上并不存在使本領(lǐng)域技術(shù)人員改進對比文件1以獲得要求保護發(fā)明的啟示，要求保護的發(fā)明技術(shù)方案相對于最接近的現(xiàn)有技術(shù)是非顯而易見的，具備創(chuàng)造性。
【例8】
基于合作協(xié)進化和多種群遺傳算法的多機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)
申請內(nèi)容概述
現(xiàn)有的多移動機器人運動規(guī)劃控制結(jié)構(gòu)通常采用集中式規(guī)劃方法，該方法將多機器人系統(tǒng)視為一個具有多個自由度的復(fù)雜機器人，由系統(tǒng)中的一個規(guī)劃器來統(tǒng)一完成對所有機器人的運動規(guī)劃，其缺點在于計算時間較長，實用性不佳。發(fā)明專利申請?zhí)峁┝艘环N基于協(xié)作進化和多種群遺傳算法的多機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)。機器人的每一條路徑都采用一個染色體表示，將最短距離、平滑度、安全距離作為設(shè)計路徑適應(yīng)度函數(shù)的三個目標(biāo),通過Messy遺傳算法對每個機器人的路徑進行優(yōu)化得到最佳路徑。
申請的權(quán)利要求
一種基于合作協(xié)進化和多種群遺傳算法的多機器人路徑規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于：
(1)機器人的一條路徑采用一個染色體表示，染色體就表示成節(jié)點的鏈表形式，即[(x，y)，time]，(x，y，time∈R)，(x，y)表示機器人的位置坐標(biāo)，time表示從前一個節(jié)點移動本節(jié)點需要的時間消耗，開始節(jié)點的time等于0，每個機器人個體的染色體除了初始節(jié)點的初始位置，結(jié)束節(jié)點的目標(biāo)位置固定以外，中間節(jié)點和節(jié)點個數(shù)都是可變的;
(2)每個機器人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、平滑度和時間消耗的線性組合，ws是平滑加權(quán)因子，wt是時間加權(quán)因子;Distance(pi，j)表示路徑長度，smooth(pi，j)表示路徑的平滑度，Time(pi，j)是路徑pi，j的時間消耗;每個機器人采用所述適應(yīng)度函數(shù)，通過Messy遺傳算法優(yōu)化得到最優(yōu)路徑。
分析及結(jié)論
對比文件1公開了一種基于合作協(xié)進化的多機器人路徑規(guī)劃方法，其中采用適應(yīng)度函數(shù)，通過混沌遺傳算法來獲得最優(yōu)路徑。發(fā)明專利申請的解決方案與對比文件1的區(qū)別在于通過Messy遺傳算法來實現(xiàn)多機器人路徑規(guī)劃。
在該解決方案中，采用Messy遺傳算法優(yōu)化后得到機器人的前進路徑，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，實現(xiàn)了對機器人前進路徑的優(yōu)化。相對于對比文件1，確定發(fā)明實際解決的技術(shù)問題為：如何基于特定的算法使機器人以最優(yōu)路徑前進。對比文件2已經(jīng)公開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進行路徑優(yōu)化，同時采用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?；趯Ρ任募?給出的啟示，本領(lǐng)域技術(shù)人員有動機將對比文件1與對比文件2結(jié)合得到發(fā)明專利申請的技術(shù)方案。因此，要求保護的發(fā)明技術(shù)方案相對于對比文件1和對比文件2的結(jié)合是顯而易見的，不具備創(chuàng)造性。
【例9】
一種物流配送方法
申請內(nèi)容概述
在貨物配送過程中，如何有效提高貨物配送效率以及降低配送成本，是發(fā)明專利申請所要解決的問題。在物流人員到達配送地點后，可以通過服務(wù)器向訂貨用戶終端推送消息的形式同時通知特定配送區(qū)域的多個訂貨用戶進行提貨，達到了提高貨物配送效率以及降低配送成本的目的。
申請的權(quán)利要求
一種物流配送方法，其通過批量通知用戶取件的方式來提高物流配送效率，該方法包括：
當(dāng)派件員需要通知用戶取件時，派件員通過手持的物流終端向服務(wù)器發(fā)送貨物已到達的通知;
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)器進行批量通知具體實現(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)前位置以及對應(yīng)的配送范圍，確定該派件員ID所對應(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所對應(yīng)的訂貨用戶終端。
分析及結(jié)論
對比文件1公開了一種物流配送方法，其由物流終端對配送單上的條碼進行掃描，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;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)明專利申請的解決方案與對比文件1的區(qū)別在于批量通知用戶訂貨到達，為實現(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。相對于對比文件1，確定發(fā)明實際解決的技術(shù)問題是如何提高訂單到達通知效率進而提高貨物配送效率。從用戶角度來看，用戶可以更快地獲知訂貨到達情況的信息，也提高了用戶體驗。由于現(xiàn)有技術(shù)并不存在對上述對比文件1做出改進從而獲得發(fā)明專利申請的解決方案的技術(shù)啟示，該解決方案具備創(chuàng)造性。
【例10】
一種動態(tài)觀點演變的可視化方法
申請內(nèi)容概述
近年來人們越來越多地通過社交平臺發(fā)表他們的意見和想法,人們在社交平臺上發(fā)表的帶有情感的內(nèi)容反映了人們觀點的演變,并可以由此看出事件的發(fā)展、變化和趨勢。發(fā)明專利申請通過自動采集社交平臺人們發(fā)表的信息并對其中的情感進行分析,通過計算機繪制情感可視化圖來幫助人們更好地理解情感在不同時間的強度變化和隨時間而演變的趨勢。
申請的權(quán)利要求
一種動態(tài)觀點演變的可視化方法，所述方法包括:
步驟一，由計算設(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：如果點贊的數(shù)目p除以點踩的數(shù)目q的值r大于閾值a，那么認為該情感分類為積極，如果值r小于閾值b，那么認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，所述計算設(shè)備基于所述信息的情感隸屬度對所建立的幾何布局進行著色，按照信息顏色的漸變順序為各情感分類層上的信息著色。
分析及結(jié)論
對比文件1公開了一種基于情感的可視化分析方法，其中時間被表示為一條水平軸，每條色帶在不同時間的寬度代表一種情感在該時間的度量，用不同的色帶代表不同的情感。
發(fā)明專利申請的解決方案與對比文件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。從申請內(nèi)容中可以看出，即使情感分類規(guī)則不同，對相應(yīng)數(shù)據(jù)進行著色處理的技術(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。與對比文件1相比，發(fā)明專利申請只是提出了一種新的情感分類的規(guī)則，沒有實際解決任何技術(shù)問題，也沒有針對現(xiàn)有技術(shù)作出技術(shù)貢獻。因此，要求保護的發(fā)明技術(shù)方案相對于對比文件1不具備創(chuàng)造性。
6.3 說明書及權(quán)利要求書的撰寫
6.3.1 說明書的撰寫
包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請的說明書應(yīng)當(dāng)清楚、完整地描述發(fā)明為解決其技術(shù)問題所采用的解決方案。所述解決方案在包含技術(shù)特征的基礎(chǔ)上，可以進一步包含與技術(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。
說明書中應(yīng)當(dāng)寫明技術(shù)特征和與其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)則和方法特征如何共同作用并且產(chǎn)生有益效果。例如，包含算法特征時，應(yīng)當(dāng)將抽象的算法與具體的技術(shù)領(lǐng)域結(jié)合，至少一個輸入?yún)?shù)及其相關(guān)輸出結(jié)果的定義應(yīng)當(dāng)與技術(shù)領(lǐng)域中的具體數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)聯(lián)起來;包含商業(yè)規(guī)則和方法特征時，應(yīng)當(dāng)對解決技術(shù)問題的整個過程進行詳細描述和說明，使得所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員按照說明書記載的內(nèi)容，能夠?qū)崿F(xiàn)該發(fā)明的解決方案。
說明書應(yīng)當(dāng)清楚、客觀地寫明發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比所具有的有益效果，例如質(zhì)量、精度或效率的提高，系統(tǒng)內(nèi)部性能的改善等。如果從用戶的角度而言，客觀上提升了用戶體驗，也可以在說明書中進行說明，此時，應(yīng)當(dāng)同時說明這種用戶體驗的提升是如何由構(gòu)成發(fā)明的技術(shù)特征，以及與其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)則和方法特征共同帶來或者產(chǎn)生的。
6.3.2 權(quán)利要求書的撰寫
包含算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征的發(fā)明專利申請的權(quán)利要求應(yīng)當(dāng)以說明書為依據(jù)，清楚、簡要地限定要求專利保護的范圍。權(quán)利要求應(yīng)當(dāng)記載技術(shù)特征以及與技術(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。
本章其他內(nèi)容無修改。
本決定自2020年2月1日起施行。
來源：國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站
編輯：IPRdaily王穎 校對：IPRdaily縱橫君
「關(guān)于IPRdaily」
IPRdaily成立于2014年，是全球影響力的知識產(chǎn)權(quán)媒體+產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺，致力于連接全球知識產(chǎn)權(quán)人，用戶匯聚了中國、美國、德國、俄羅斯、以色列、澳大利亞、新加坡、日本、韓國等15個國家和地區(qū)的高科技公司、成長型科技企業(yè)IP高管、研發(fā)人員、法務(wù)、政府機構(gòu)、律所、事務(wù)所、科研院校等全球近100多萬產(chǎn)業(yè)用戶（國內(nèi)70萬+海外30萬）；同時擁有近百萬條高質(zhì)量的技術(shù)資源+專利資源，通過媒體構(gòu)建全球知識產(chǎn)權(quán)資產(chǎn)信息第一入口。2016年獲啟賦資本領(lǐng)投和天使匯跟投的Pre-A輪融資。
（英文官網(wǎng)：iprdaily.com 中文官網(wǎng)：iprdaily.cn）
本文來自國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站并經(jīng)IPRdaily.cn中文網(wǎng)編輯。轉(zhuǎn)載此文章須經(jīng)權(quán)利人同意，并附上出處與作者信息。文章不代表IPRdaily.cn立場，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：“http://m.globalwellnesspartner.com/
共發(fā)表文章7438篇文章不錯，犒勞下辛苦的作者吧
- 我也說兩句
- 還可以輸入140個字
