摘 要：本文主要介紹了算法的概念以及我國(guó)關(guān)于算法的相關(guān)規(guī)定以及審查標(biāo)準(zhǔn)介紹，同時(shí)通過(guò)典型案例的剖析，探討判斷算法是否屬于專(zhuān)利保護(hù)客體的方法，而隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，領(lǐng)域的不斷變化，在判斷時(shí)還需要結(jié)合具體的案例進(jìn)行實(shí)際分析給出客觀判斷結(jié)果。

關(guān)鍵詞：算法 可專(zhuān)利性 客體

中圖分類(lèi)號(hào)：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9082（2019）09-000-01

引言

算法（Algorithm，或稱(chēng)邏輯算法）是指解題方法的精確描述，是對(duì)被組織在一定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行的一串處理和操作，以解決一定問(wèn)題的方法和過(guò)程[1]?！比欢?，什么樣的算法是屬于專(zhuān)利保護(hù)的客體，怎么具體判斷算法是否滿足專(zhuān)利性的標(biāo)準(zhǔn)，這些問(wèn)題值得我們探討。

專(zhuān)利法第二條第二款規(guī)定：“發(fā)明，是指對(duì)產(chǎn)品、方法或者其改進(jìn)所提出的技術(shù)方案”，專(zhuān)利法第二十五條第一款規(guī)定：對(duì)下列各項(xiàng)，不授予專(zhuān)利權(quán)，其中第二項(xiàng)為智力活動(dòng)的規(guī)則和方法;智力活動(dòng)的規(guī)定和方法是指導(dǎo)人們進(jìn)行思維、表達(dá)、判斷和記憶的規(guī)則和方法，由于其沒(méi)有采用技術(shù)手段或者利用自然規(guī)律，也未解決技術(shù)問(wèn)題和產(chǎn)生技術(shù)效果，因而不構(gòu)成技術(shù)方案，它即不符合專(zhuān)利法第二條第二款的規(guī)定，又屬于專(zhuān)利法第二十五條第一款第（二）項(xiàng)規(guī)定的情形[2]。

一、我國(guó)涉及算法的專(zhuān)利申請(qǐng)的審查思考

要排除算法獨(dú)占性，數(shù)學(xué)算法或原理本身屬于科學(xué)研究中的基礎(chǔ)理論，一方面，由于這些基礎(chǔ)理論是所有應(yīng)用學(xué)科的研究基礎(chǔ)，如果對(duì)其進(jìn)行專(zhuān)利保護(hù)，則將使得專(zhuān)利權(quán)人獲得某種基礎(chǔ)原理的獨(dú)占權(quán)，從而對(duì)所有需要采用該基礎(chǔ)原理的應(yīng)用學(xué)科的技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展帶來(lái)不利影響。另一方面，任何國(guó)家或地區(qū)的專(zhuān)利法，都會(huì)對(duì)可專(zhuān)利的對(duì)象進(jìn)行限定，這些限定無(wú)一例外的都排除了對(duì)抽象概念或智力活動(dòng)規(guī)則進(jìn)行授權(quán)。而數(shù)學(xué)算法與原理本身是一種典型的人類(lèi)智力活動(dòng)的規(guī)則和方法的延伸，也是一種抽象的概念和理論，因而，在主要國(guó)家和地區(qū)的專(zhuān)利審查中都對(duì)這類(lèi)申請(qǐng)不給予專(zhuān)利保護(hù)。

在進(jìn)行技術(shù)方案的判斷時(shí)，要將技術(shù)的三要素作為一個(gè)整體來(lái)進(jìn)行對(duì)待，即基于該算法的解決方案采用了何種技術(shù)手段，解決該技術(shù)領(lǐng)域的何種技術(shù)問(wèn)題，獲得了那些相應(yīng)的技術(shù)效果，專(zhuān)利法意義上的技術(shù)手段是通過(guò)技術(shù)特征來(lái)體現(xiàn)的，只有能夠解決技術(shù)問(wèn)題并獲得技術(shù)效果的手段，才能構(gòu)成技術(shù)手段，技術(shù)問(wèn)題和技術(shù)效果是相互對(duì)應(yīng)的，方案能夠解決技術(shù)問(wèn)題， 必然會(huì)帶來(lái)相應(yīng)的技術(shù)效果;應(yīng)當(dāng)避免割裂三要素關(guān)系、孤立地從某一個(gè)要素來(lái)進(jìn)行判斷，應(yīng)該結(jié)合權(quán)利要求記載的方案從整體上進(jìn)行考量，從方案整體上去理解發(fā)明，判斷方案中提及的各手段是否使方案解決了技術(shù)問(wèn)題，并在實(shí)現(xiàn)方案的過(guò)程中是否產(chǎn)生了技術(shù)效果。

二、案例分析

下面結(jié)合幾個(gè)實(shí)際案例來(lái)分析涉及算法的發(fā)明。

案例一、申請(qǐng)?zhí)枺篊N201410767787.4

權(quán)利要求1保護(hù)一種基于KNN的置信回歸算法，其中限定了五個(gè)步驟，包括確定樣本集，在未知回歸樣本集中選出未知樣本，計(jì)算出xp與已知回歸樣本集中每個(gè)樣本之間的歐式距離，在已知樣本集中查詢出與xp的歐式距離最近的K個(gè)樣本，回歸模型預(yù)測(cè)未知樣本xp的回歸值。

分析：

本申請(qǐng)涉及到一種機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，其中KNN即為鄰近算法，或者說(shuō)K最近鄰分類(lèi)算法（KNN，k-NearestNeighbor）是數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)技術(shù)中最簡(jiǎn)單的方法之一，KNN算法不僅可以用于分類(lèi)，還可以用于回歸，也即該算法并沒(méi)有給出具體的應(yīng)用領(lǐng)域，同時(shí)權(quán)利要求中通過(guò)確定樣本集，選出未知樣本，計(jì)算出未知樣本xp與已知回歸樣本集中每個(gè)樣本之間的歐式距離DE，然后在已知樣本集中查詢出與未知樣本xp的歐式距離最近的K個(gè)樣本，回歸模型預(yù)測(cè)未知樣本xp的回歸值等手段，其要解決的問(wèn)題是置信回歸不準(zhǔn)確的問(wèn)題，然而，該解決方案所要實(shí)現(xiàn)的提高置信回歸準(zhǔn)確性的效果，是通過(guò)KNN的回歸算法直接得到的，其本質(zhì)上是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的KNN算法本身進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，從而達(dá)到提高置信回歸準(zhǔn)確性的效果，是數(shù)學(xué)運(yùn)算方面的問(wèn)題，并非是技術(shù)問(wèn)題和技術(shù)效果，采用的上述步驟均屬于算法本身的運(yùn)算步驟。

該方案沒(méi)有提及該算法能夠用于解決何種實(shí)際的技術(shù)問(wèn)題，沒(méi)有限定算法參數(shù)在技術(shù)問(wèn)題中所體現(xiàn)的物理含義，即沒(méi)有形成具有技術(shù)意義的技術(shù)方案，以及也沒(méi)有體現(xiàn)出運(yùn)用該算法后能夠帶為解決技術(shù)問(wèn)題帶來(lái)何種技術(shù)效果，因而權(quán)利要求要保護(hù)的對(duì)象僅僅是一種數(shù)學(xué)運(yùn)算方法，屬于人為制定和調(diào)整的算法規(guī)則。

案例二、

申請(qǐng)?zhí)枺篊N201510012972.7

權(quán)利要求1保護(hù)一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)M-RAN算法的數(shù)控慢走絲線切割機(jī)床熱誤差建模方法，其中流程限定了單輸入RAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及M-RAN算法，另外對(duì)這兩個(gè)步驟下的具體流程進(jìn)行了詳細(xì)限定。

分析：

本申請(qǐng)涉及到一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)M-RAN算法的數(shù)控慢走絲線切割機(jī)床熱誤差建模方法，另外申請(qǐng)?jiān)谥黝}名稱(chēng)中記載了將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)M-RAN算法用于數(shù)控慢走絲線切割機(jī)床熱誤差測(cè)量，其限定部分的內(nèi)容中各個(gè)計(jì)算步驟和參數(shù)對(duì)數(shù)控慢走絲線切割機(jī)床熱誤差沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)，即其僅在主體名稱(chēng)中給出了具體的應(yīng)用領(lǐng)域即機(jī)床誤差建模領(lǐng)域，因此除了主體名稱(chēng)之外，該權(quán)利要求的特征部分均是利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合M-RAN算法進(jìn)行建模，其在建模的過(guò)程中并未將上述方法應(yīng)用于具體的領(lǐng)域。

另外建模所使用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出并未限定具體技術(shù)領(lǐng)域的具體物理參數(shù)，并且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和M-RAN算法中涉及的參數(shù)并未應(yīng)用于具體的領(lǐng)域，不具有相應(yīng)的物理含義，其本質(zhì)上是對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)M-RAN算法本身進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，其是涉及到數(shù)學(xué)運(yùn)算方面的問(wèn)題，因此，其在建模過(guò)程中并沒(méi)有涉及到解決相應(yīng)的技術(shù)問(wèn)題，同時(shí)也不存在對(duì)應(yīng)的技術(shù)效果。

因此，綜合考慮，其內(nèi)容僅僅涉及算法，而不是一種利用技術(shù)手段或自然規(guī)律的技術(shù)方案。因此，從整體考慮的原則出發(fā)，不能僅從主體名稱(chēng)來(lái)判斷，同時(shí)要考慮方案中如何具體體現(xiàn)算法應(yīng)用于該領(lǐng)域以解決該領(lǐng)域的技術(shù)問(wèn)題。

案例三、

申請(qǐng)?zhí)枺篊N201410323290.3

權(quán)利要求1保護(hù)一種基于歐幾里得范數(shù)意義下的最佳最小二乘解分析拋物面天線反射面精度的方法，其中包含了八個(gè)步驟：對(duì)拋物面天線反射面精度進(jìn)行測(cè)量，得到反射面的形狀數(shù)據(jù)，確定擬合方程，將測(cè)量值代入寫(xiě)成矩陣的擬合方程中，定義系數(shù)矩陣和z向量，求系數(shù)矩陣A的Moore-Penrose廣義逆，求方程參數(shù)，得到參數(shù)β后代入下式即得到拋物面的焦距f值，計(jì)算均方根RMS值，另外對(duì)這八個(gè)步驟下的具體流程進(jìn)行了詳細(xì)限定。

分析：

本申請(qǐng)中涉及一種基于歐幾里得范數(shù)意義下的最佳最小二乘解分析拋物面天線反射面精度的方法，由于反射面的機(jī)械精度是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的核心，直接影響天線的電氣性能，因此對(duì)于如何分析拋物面天線的核心構(gòu)件-反射面的精度顯得至關(guān)重要。本申請(qǐng)中通過(guò)涉及對(duì)拋物面天線反射面精度進(jìn)行測(cè)量，得到反射面的形狀數(shù)據(jù)，接著利用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合的求解，并最終計(jì)算得到均方根RMS值，該過(guò)程整體涉及到拋物面天線反射面精度分析的問(wèn)題，因此，本申請(qǐng)采用如上的技術(shù)手段可以解決拋物面天線反射面精度分析的技術(shù)問(wèn)題，并且可以達(dá)到計(jì)算簡(jiǎn)單，快速，同時(shí)精度高的技術(shù)效果。

從技術(shù)方案的整體來(lái)考慮，本申請(qǐng)涉及到在反射面的精度分析領(lǐng)域，通過(guò)將反射面的相關(guān)參數(shù)代入、擬合并求解等技術(shù)手段，解決了拋物面天線反射面精度分析的技術(shù)問(wèn)題，并且可以達(dá)到計(jì)算簡(jiǎn)單，快速，同時(shí)精度高的技術(shù)效果。因此，綜合考慮，本申請(qǐng)屬于被保護(hù)的客體的范疇，至于是否滿足授權(quán)的其他條件，還需要進(jìn)一步認(rèn)真分析探討。

三、總結(jié)

在具體審查時(shí)，要保持整體考慮的原則，既要考慮該方案是否應(yīng)用的具體領(lǐng)域[3]，同時(shí)還要將技術(shù)三要素：技術(shù)手段，技術(shù)問(wèn)題，技術(shù)效果進(jìn)行綜合考慮。在判斷時(shí)還需要結(jié)合具體的案例進(jìn)行實(shí)際分析給出客觀判斷結(jié)果。對(duì)于涉及算法的專(zhuān)利申請(qǐng)，并不代表都不能被授予專(zhuān)利權(quán)，若想滿足保護(hù)客體的要求，要將算法涉及到的領(lǐng)域，算法采用了何種技術(shù)手段，相應(yīng)的解決了何種技術(shù)問(wèn)題，并能達(dá)到對(duì)應(yīng)的何種技術(shù)效果撰寫(xiě)清楚。

參考文獻(xiàn)

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[3]洪巖.淺析如何理解算法與具體應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合[J].專(zhuān)利代理，2016（2）：40-44.

作者簡(jiǎn)介：齊蓓蓓（1986.2—），女，山東人，審查員，中級(jí)職稱(chēng)，碩士，主要從事研究的領(lǐng)域：主要審查基于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)以及界面交互技術(shù)等領(lǐng)域。