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                  高沃視點

                  3分鐘教你破解技術方案被認定“智力活動的規則和方法”難題

                  在答復專利審查意見的時候,我們經常會看到這樣的審查意見“權利要求1保護的技術方案僅僅涉及智力活動的規則和方法,屬于專利法第25條第1款第2項規定的情形,不屬于專利的保護客體,不能授予專利權”。

                  《專利審查指南(2010)》規定:“智力活動”,是指人的思維運動,它源于人的思維,經過推理、分析和判斷產生出抽象的結果,或者必須經過人的思維運動作為媒介,間接地作用于自然產生結果。智力活動的規則和方法是指導人們進行思維、表述、判斷和記憶的規則和方法。綜上論述可知,所謂的智力活動的規則和方法是通過人們邏輯推理和分析而得出的,沒有給出具體應用的技術領域,沒有采用技術手段或者利用自然規律,也并未記載解決技術問題和產生技術效果,因而不構成完整的技術方案。

                  那怎樣才能避免出現專利法第25條第1款第2項規定的情況呢?筆者主要從兩時段進行闡述:

                   

                  一、新申請撰寫時

                   

                  代理人在新申請撰寫時,經常會遇到很多優化算法的專利,例如:對聚類算法的優化、對水稻算法的優化、對閃電搜索算法的優化等。而發明人在提供技術交底時,整個優化算法并沒有給出應用的技術領域、技術范圍或者應用的工程。為了避免后期審查意見答復時出現專利法第25條第1款第2項的規定,所以代理人應從以下幾方面出發盡量避免專利法第25條第1款第2項規定的情形出現。

                  1、從題目入手

                  寫題目名稱時,所以代理人可以這樣擬定題目名稱“一種基于…的…領域或工程的優化方法”,此處最好不要寫算法的優化方法,或者寫“一種…算法的優化方法”,所述算法的優化方法應用于…領域或工程,以上兩種擬題方式能夠降低本發明屬于專利法第25條第1款第2項的概率。

                   

                  2、從背景技術入手

                  寫背景技術時,一般都會介紹現有技術會采用什么算法,此算法存在什么缺點,但是一個好的背景技術的撰寫,一定要結合實際應用領域或工程,此處應用領域或工程必須是具體的,并不是簡單撰寫應用于化工領域或工程、電氣領域或工程、機械領域或工程。按照上述方法撰寫背景技術,能夠降低本發明屬于專利法第25條第1款第2項的概率。

                   

                  3、從實施例入手

                  寫實施例時,可以在具體實施例中列舉幾個實施例,各實施例分別為不同的應用領域或工程,能夠解決不同的技術問題,按照上述方法撰寫能夠降低本發明屬于專利法第25條第1款第2項的概率。

                   

                  4、從權利要求撰寫入手

                  無論從上述題目、背景技術以及實施例著手,都要將權利要求中某些算法的參數更換成與具體的實際工程或裝置緊密相連的參數或物理量,有的時候在背景技術中雖然給出應用的技術領域,但是由于發明人一味追求盡量擴大保護范圍,進而忽略了此處的撰寫,因此容易造成不符合專利法第25條第1款第2項的規定,具體如下案例:

                  背景技術:
                   
                  支持向量機是由Vapnik提出的一種非常有效的用于分類的機器學習技術。和其他分類技術相比,支持向量機有很多獨一無二的優點,比如:非線性構造,使用核函數的高維分類函數以及良好的泛化能力。分類技術是指通過創建規則從而將對象劃分成不同的條目或類。規則的創建主要是使用數據集中已知的類元素構建分類函數或分類器。成功構建分類函數之后便可以將其應用于未知類數目的新的數據集中,并希望新的分類卻準確越好。支持向量機在很多領域都有應用,如:特征識別、文本分類、臉部識別、文件分類等。
                   
                  權利要求:
                   
                  一種基于DNA編碼的支持向量機參數預測方法,包括:
                  • 隨機生成具有T條染色體的DNA候選種群,設定控制參數:包括染色體的長度為L,轉基因和變異操作的概率,DNA種群大小T,最大迭代次數Gmax;

                  • DNA解碼和支持向量機訓練:在當前種群中,將每條染色體解碼成對應的調整參數C和高斯核參數,用這些參數值進行SVM訓練,并計算適應度值;

                  • 在計算適應度值之后,判斷是否滿足局部搜索條件,如滿足則執行局部搜索,否則執行選擇操作;

                  • 對當前種群執行選擇操作時,生成新的染色體種群,同時在新的DNA種群中隨機生成多條染色體,直至染色體總數達到T;

                  • 對新生成的種群執行轉基因操作;對新生成的種群執行變異操作;

                  • 判斷是否滿足終止條件,如果不滿足則繼續執行DNA解碼和支持向量機訓練,直至滿足終止判別標準,記錄最佳染色體,選取最優調整參數C和高斯核參數并停止運行。

                   
                  審查員給的意見如下:
                   
                  即使申請人修改了權利要求1,增加了“支持向量機應用領域為特征識別、文本分類、臉部識別或文件分類”,本申請權利要求所保護的是基于DNA編碼的支持向量機參數預測方法,方案限定的僅僅是算法規則本身的描述,包括其中種群、DNA等特征也只是算法中的數學概念和術語,并未體現其是特征識別、文本分類、臉部識別或文件分類結構中的具體數據,沒有體現出算法的具體處理過程如何與具體領域的結構相互關聯,也沒有限定出該算法能夠解決相應具體領域的結構中的哪種約束問題,并獲得什么樣的技術效果,因而根據指南規定,該權利要求保護的實質仍僅限于一種算法或者數學計算規則本身,不屬于專利保護的客體。
                   
                  綜上,筆者認為,上述案例在撰寫權利要求時,一定要與具體的實際工程或裝置緊密相連的參數或物理量相互結合來撰寫,具體詳見專利CN201610788856.7、CN201010209876.9。

                   

                  二、答復審查意見時

                   

                  在答復審查意見時,應當從以下三方面入手:從針對的對象進行分析;從技術手段進行分析;從技術效果進行分析。

                  從針對對象進行分析:(為答復重點)

                  1. 查看本發明在背景技術以及實施例中是否給出具體的針對對象,此針對對象可以是具體的實際工程,還可以是具體的裝置。

                  2. 可以通過查看文中相應的關鍵詞,有的時候通過關鍵詞也可以查到此關鍵詞對應的裝置;例如“空間分集”,通過百度搜索可知,空間分集也稱天線分集,是無線通信中使用最多的分集形式之一,簡單的說,就是采用多根接收天線來接收信號,然后進行合并,顯然空間分集是針對天線的電磁散射進行研究的。

                  3. 可以搜索此算法在其他的專利或工程中是否有應用,如果有應用,則本發明相當于對現有算法的一個改進,此種方式也可以應用到相應的裝置或工程中。

                  從技術手段進行分析:

                  技術手段從整個方案中提取,所謂技術手段指利用自然規律結合某些軟件或參數能夠獲得的技術手段。

                  從技術效果進行分析:

                  技術效果是相比于現有的技術方案存在哪些優點,此技術效果可以根據文中的技術方案適當的推理。

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                  來源:北京高沃知識產權公眾號(ID:gaowoip-com)


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