12月31日，国家知识产权局宣布了“关于修改《专利审查指南》的通告（第343号）”，决议对《专利审查指南》作出修改，自2020年2月1日起施行。
国家知识产权局通告
第三四三号
为周全贯彻党中央、国务院关于增强知识产权 ；さ木鲆榘才，回应立异主体对进一步明确涉及人工智能等新业态新领域专利申请审查规则的需求，决议对《专利审查指南》作出修改，现予宣布，自2020年2月1日起施行。
特此通告。
国家知识产权局
2019年12月31日
国家知识产权局决议对《专利审查指南》作出修改。
在《专利审查指南》第二部分第九章增添第6节，内容如下：
6. 包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请审查相关划定
涉及人工智能、“互联网+”、大数据以及区块链等的发明专利申请，一样平常包括算法或商业规则和要领等智力活动的规则和要领特征，本节旨在凭证专利法及着实施细则，对这类申请的审查特殊性作出划定。
6.1 审查基准
审查应当针对要求 ；さ慕饩黾苹，即权力要求所限制的解决计划举行。在审查中，不应当简朴割裂手艺特征与算法特征或商业规则和要领特征等，而应将权力要求纪录的所有内容作为一个整体，对其中涉及的手艺手段、解决的手艺问题和获得的手艺效果举行剖析。
6.1.1 凭证专利法第二十五条第一款第(二)项的审查
若是权力要求涉及笼统的算法或者纯粹的商业规则和要领，且不包括任何手艺特征，则这项权力要求属于专利法第二十五条第一款第(二)项划定的智力活动的规则和要领，不应当被授予专利权。例如，一种基于笼统算法且不包括任何手艺特征的数学模子建设要领，属于专利法第二十五条第一款第(二)项划定的不应当被授予专利权的情形。再如，一种凭证用户的消耗额度举行返利的要领，该要领中包括的特征所有是与返利规则相关的商业规则和要领特征，不包括任何手艺特征，属于专利法第二十五条第一款第(二)项划定的不应当被授予专利权的情形。
若是权力要求中除了算法特征或商业规则和要领特征，还包括手艺特征，该权力要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和要领，则不应当依据专利法第二十五条第一款第(二)项扫除其获得专利权的可能性。
6.1.2 凭证专利法第二条第二款的审查
若是要求 ；さ娜σ笞魑桓稣宀皇粲谧ɡǖ诙十五条第一款第(二)项扫除获得专利权的情形，则需要就其是否属于专利法第二条第二款所述的手艺计划举行审查。
对一项包括算法特征或商业规则和要领特征的权力要求是否属于手艺计划举行审查时，需要整体思量权力要求中纪录的所有特征。若是该项权力要求纪录了对要解决的手艺问题接纳了使用自然纪律的手艺手段，并且由此获得切合自然纪律的手艺效果，则该权力要求限制的解决计划属于专利法第二条第二款所述的手艺计划。例如，若是权力要求中涉及算法的各个办法体现出与所要解决的手艺问题亲近相关，如算法处置惩罚的数据是手艺领域中具有确切手艺寄义的数据，算法的执行能直接体现出使用自然纪律解决某一手艺问题的历程，并且获得了手艺效果，则通常该权力要求限制的解决计划属于专利法第二条第二款所述的手艺计划。
6.1.3 新颖性和创立性的审查
对包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请举行新颖性审查时，应当思量权力要求纪录的所有特征，所述所有特征既包括手艺特征，也包括算法特征或商业规则和要领特征。
对既包括手艺特征又包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请举行创立性审查时，应将与手艺特征功效上相相互互支持、保存相互作用关系的算法特征或商业规则和要领特征与所述手艺特征作为一个整体思量。“功效上相相互互支持、保存相互作用关系”是指算法特征或商业规则和要领特征与手艺特征细密连系、配合组成相识决某一手艺问题的手艺手段,并且能够获得响应的手艺效果。
例如，若是权力要求中的算法应用于详细的手艺领域，可以解决详细手艺问题，那么可以以为该算法特征与手艺特征功效上相相互互支持、保存相互作用关系，该算法特征成为所接纳的手艺手段的组成部分，在举行创立性审查时，应当思量所述的算法特征敌手艺计划作出的孝顺。
再如，若是权力要求中的商业规则和要领特征的实验需要手艺手段的调解或刷新，那么可以以为该商业规则和要领特征与手艺特征功效上相相互互支持、保存相互作用关系，在举行创立性审查时，应当思量所述的商业规则和要领特征敌手艺计划作出的孝顺。
6.2 审查示例
以下，凭证上述审查基准，给出包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请的审查示例。
(1)属于专利法第二十五条第一款第(二)项规模之内的包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请，不属于专利 ；さ目吞。
【例1】
一种建设数学模子的要领
申请内容概述
发明专利申请的解决计划是一种建设数学模子的要领，通过增添训练样本数目，提高建模的准确性。该建模要领将与第一分类使命相关的其它分类使命的训练样本也作为第一分类使命数学模子的训练样本，从而增添训练样本数目，并使用训练样本的特征值、提取特征值、标签值等对相关数学模子举行训练，并最终获得第一分类使命的数学模子，战胜了由于训练样本少导致过拟合而建模准确性较差的缺陷。
申请的权力要求
一种建设数学模子的要领，其特征在于，包括以下办法：
凭证第一分类使命的训练样本中的特征值和至少一个第二分类使命的训练样本中的特征值，对初始特征提取模子举行训练，获得目的特征提取模子;其中，所述第二分类使命是与所述第一分类使命相关的其它分类使命;
凭证所述目的特征提取模子，划分对所述第一分类使命的每个训练样本中的特征值举行处置惩罚，获得所述每个训练样本对应的提取特征值;
将所述每个训练样本对应的提取特征值和标签值组成提取训练样本，对初始分类模子举行训练，获得目的分类模子;
将所述目的分类模子和所述目的特征提取模子组成所述第一分类使命的数学模子。
剖析及结论
该解决计划不涉及任何详细的应用领域，其中处置惩罚的训练样本的特征值、提取特征值、标签值、目的分类模子以及目的特征提取模子都是笼统的通用数据，使用训练样本的相关数据对数学模子举行训练等处置惩罚历程是一系列笼统的数学要领办法，最后获得的效果也是笼统的通用分类数学模子。该计划是一种笼统的模子建设要领，其处置惩罚工具、历程和效果都不涉及与详细应用领域的连系，属于对笼统数学要领的优化，且整个计划并不包括任何手艺特征，该发明专利申请的解决计划属于专利法第二十五条第一款第(二)项划定的智力活动的规则和要领，不属于专利 ；た吞。
(2)为相识决手艺问题而使用手艺手段并获到手艺效果的包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请，属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，因而属于专利 ；さ目吞。
【例2】
一种卷积神经网络模子的训练要领
申请内容概述
发明专利申请的解决计划是，在各级卷积层上对训练图像举行卷积操作和最大池化操作后，进一步对最大池化操作后获得的特征图像举行水平池化操作，使训练好的CNN模子在识别图像种别时能够识别恣意尺寸的待识别图像。
申请的权力要求
一种卷积神经网络CNN模子的训练要领，其特征在于，所述要领包括：
获取待训练CNN模子的初始模子参数，所述初始模子参数包括各级卷积层的初始卷积核、所述各级卷积层的初始偏置矩阵、全毗连层的初始权重矩阵和所述全毗连层的初始偏置向量;
获取多个训练图像;
在所述各级卷积层上，使用所述各级卷积层上的初始卷积核和初始偏置矩阵，对每个训练图像划分举行卷积操作和最大池化操作，获得每个训练图像在所述各级卷积层上的第一特征图像;
对每个训练图像在至少一级卷积层上的第一特征图像举行水平池化操作，获得每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像;
凭证每个训练图像在各级卷积层上的第二特征图像确定每个训练图像的特征向量;
凭证所述初始权重矩阵和初始偏置向量对每个特征向量举行处置惩罚，获得每个训练图像的种别概率向量;
凭证所述每个训练图像的种别概率向量及每个训练图像的初始种别，盘算种别误差;
基于所述种别误差，对所述待训练CNN模子的模子参数举行调解;
基于调解后的模子参数和所述多个训练图像，继续举行模子参数调解的历程，直至迭代次数抵达预设次数;
将迭代次数抵达预设次数时所获得的模子参数作为训练好的CNN模子的模子参数。
剖析及结论
该解决计划是一种卷积神经网络CNN模子的训练要领，其中明确了模子训练要领的各办法中处置惩罚的数据均为图像数据以及各办法如那里置图像数据，体现入迷经网络逊с法与图像信息处置惩罚亲近相关。该解决计划所解决的是怎样战胜CNN模子仅能识别具有牢靠尺寸的图像的手艺问题，接纳了在差别卷积层上对图像举行差别处置惩罚并训练的手段，使用的是遵照自然纪律的手艺手段，获得了训练好的CNN模子能够识别恣意尺寸待识别图像的手艺效果。因此，该发明专利申请的解决计划属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，属于专利 ；た吞。
【例3】
一种共享单车的使用要领
申请内容概述
发明专利申请提出一种共享单车的使用要领，通过获取用户终端装备的位置信息和对应一定距离规模内的共享单车的状态信息，使用户可以凭证共享单车的状态信息准确地找到可以骑行的共享单车举行骑行，并通过提醒指导用户举行停车，该要领利便了共享单车的使用和治理，节约了用户的时间，提升了用户体验。
申请的权力要求
一种共享单车的使用要领，其特征在于，包括以下办法：
办法一，用户通过终端装备向效劳器发送共享单车的使用请求;
办法二，效劳器获取用户的第一位置信息，查找与所述第一位置信息对应一定距离规模内的共享单车的第二位置信息，以及这些共享单车的状态信息，将所述共享单车的第二位置信息和状态信息发送到终端装备，其中第一位置信息和第二位置信息是通过GPS信号获取的;
办法三，用户凭证终端装备上显示的共享单车的位置信息，找到可以骑行的目的共享单车;
办法四，用户通过终端装备扫描目的共享单车车身上的二维码，通过效劳器认证后，获得目的共享单车的使用权限;
办法五，效劳器凭证骑行情形，向用户推送停车提醒，若用户将车停放在指定区域，则接纳优惠资费举行计费，不然接纳标准资费举行计费;
办法六，用户凭证所述提醒举行选择，骑行竣事后，用户举行共享单车的锁车行动，共享单车检测到锁车状态后向效劳器发送骑行完毕信号。
剖析及结论
该解决计划涉及一种共享单车的使用要领，所要解决的是怎样准确找到可骑行共享单车位置并开启共享单车的手艺问题，该计划通过执行终端装备和效劳器上的盘算机程序实现了对用户使用共享单车行为的控制和指导，反应的是对位置信息、认证等数据举行收罗和盘算的控制，使用的是遵照自然纪律的手艺手段，实现了准确找到可骑行共享单车位置并开启共享单车等手艺效果。因此，该发明专利申请的解决计划属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，属于专利 ；さ目吞。
【例4】
一种区块链节点间通讯要领及装置
申请内容概述
发明专利申请提出一种区块链节点通讯要领和装置，区块链中的营业节点在建设通讯毗连之前，可以凭证通讯请求中携带的CA证书以及预先设置的CA信任列表，确定是否建设通讯毗连，从而镌汰了营业节点泄露隐私数据的可能性，提高了区块链中存储数据的清静性。
申请的权力要求
一种区块链节点通讯要领，区块链网络中的区块链节点包括营业节点，其中，所述营业节点存储证书授权中心CA发送的证书，并预先设置有CA信任列表，所述要领包括：
第一区块链节点吸收第二区块链节点发送的通讯请求，其中，所述通讯请求中携带有第二区块链节点的第二证书;
确定所述第二证书对应的CA标识;
判断确定出的所述第二证书对应的CA标识，是否保存于所述CA信任列表中;
若是，则与所述第二区块链节点建设通讯毗连;
若否，则不与所述第二区块链节点建设通讯毗连。
剖析及结论
本申请要解决的问题是同盟链网络中怎样避免区块链营业节点泄露用户隐私数据的问题，属于提高区块链数据清静性的手艺问题，通过在通讯请求中携带CA证书并预先设置CA信任列表的方法确定是否建设毗连，限制了营业节点可建设毗连的工具，使用的是遵照自然纪律的手艺手段，获得了营业节点间清静通讯和镌汰营业节点泄露隐私数据可能性的手艺效果。因此，该发明专利申请的解决计划属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，属于专利 ；さ目吞。
(3)未解决手艺问题，或者未使用手艺手段，或者未获到手艺效果的包括算法特征或商业规则和要领特征的发明专利申请，不属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，因而不属于专利 ；さ目吞。
【例5】
一种消耗返利的要领
申请内容概述
发明专利申请提出一种消耗返利的要领，通过盘算机执行设定的返利规则给予消耗的用户现金券，从而提高了用户的消耗意愿，为商家获得了更多的利润。
申请的权力要求
一种消耗返利的要领，其特征在于，包括以下办法：
用户在商家举行消耗时，商家凭证消耗的金额返回一定的现金券，详细地，
商家接纳盘算机对用户的消耗金额举行盘算，将用户的消耗金额R划分为M个区间，其中，M为整数，区间1到区间M的数值由小到大，将返回现金券的额度F也分为M个值，M个数值也由小到大举行排列;
凭证盘算机的盘算值，判断当用户本次消耗金额位于区间1时，返利额度为第1个值，当用户本次消耗金额位于区间2时，返利额度为第2个值，依次类推，将响应区间的返利额度返回给用户。
剖析及结论
该解决计划涉及一种消耗返利的要领，该要领是由盘算机执行的，其处置惩罚工具是用户的消耗数据，所要解决的是怎样增进用户消耗的问题，不组成手艺问题，所接纳的手段是通过盘算机执行人为设定的返利规则，但对盘算机的限制只是凭证指定的规则凭证用户消耗金额确定返利额度，不受自然纪律的约束，因而未使用手艺手段，该计划获得的效果仅仅是增进用户消耗，不是切合自然纪律的手艺效果。因此，该发明专利申请不属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，不属于专利 ；さ目吞。
【例6】
一种基于用电特征的经济景气指数剖析要领
申请内容概述
发明专利申请通过统计各项经济指标和用电指标，来评估待检测地区的经济景气指数。
申请的权力要求
一种基于地区用电特征的经济景气指数剖析要领，其特征在于，包括以下办法：
凭证待检测地区的经济数据和用电数据，选定待检测地区的经济景气指数的起源指标，其中，所述起源指标包括经济指标和用电指标;
通过盘算机执行聚类剖析要领和时差相关剖析法，确定所述待检测地区的经济景气指标系统，包括先行指标、一致指标和滞后指标;
凭证所述待检测地区的经济景气指标系统，接纳合成指数盘算要领，获取所述待检测地区的经济景气指数。
剖析及结论
该解决计划是一种经济景气指数的剖析和盘算要领，该要领是由盘算机执行的，其处置惩罚工具是种种经济指标、用电指标，解决的问题是对经济走势举行判断，不组成手艺问题，所接纳的手段是凭证经济数据和用电数据对经济情形举行剖析，仅是遵照经济学纪律接纳经济治理手段，不受自然纪律的约束，因而未使用手艺手段，该计划最终可以获得用于评估经济的经济景气指数，不是切合自然纪律的手艺效果，因此该解决计划不属于专利法第二条第二款划定的手艺计划，不属于专利 ；さ目吞。
(4)在举行创立性审查时，应当思量与手艺特征在功效上相相互互支持、保存相互作用关系的算法特征或商业规则和要领特征敌手艺计划作出的孝顺。
【例7】
一种基于多传感器信息仿人机械人摔倒状态检测要领
申请内容概述
现有对仿人机械人步行时摔倒状态的判断主要使用姿态信息或ZMP点位置信息，但这样判断是不周全的。发明专利申请提出了基于多传感器检测仿人机械人摔倒状态的要领，通过实时融合机械人步态阶段信息、姿态信息和ZMP点位置信息，并使用模糊决议系统，判断机械人目今的稳固性和可控性，为机械人下一步行动提供参考。
申请的权力要求
一种基于多传感器信息仿人机械人摔倒状态检测要领，其特征在于包括如下办法：
(1)通过对姿态传感器信息、零力矩点ZMP传感器信息和机械人步行阶段信息举行融合，建设分层结构的传感器信息融合模子;
(2)划分使用前后模糊决议系统和左右模糊决议系统来判断机械人在前后偏向和左右偏向的稳固性，详细办法如下：
①凭证机械人支持脚和地面之间的接触情形与离线步态妄想确定机械人步行阶段;
②使用模糊推理算法对ZMP点位置信息举行模糊化;
③使用模糊推理算法对机械人的俯仰角或转动角举行模糊化;
④确定输出隶属函数;
⑤凭证办法①～办法④确定模糊推理规则;
⑥去模糊化。
剖析及结论
比照文件1果真了仿人机械人的步态妄想与基于传感器信息的反响控制，并凭证相关融合信息对机械人稳固性举行判断，其中包括凭证多个传感器信息举行仿人机械人稳固状态评价，即比照文件1果真了发明专利申请的解决计划中的办法(1)，该解决计划与比照文件1的区别在于接纳办法(2)的详细算法的模糊决议要领。
基于申请文件可知，该解决计划有用地提高了机械人的稳固状态以及对其可能摔倒偏向判读的可靠性和准确率。姿态信息、ZMP点位置信息以及步行阶段信息作为输入参数，通过模糊算法输出判断仿人机械人稳固状态的信息，为进一步发出准确的姿势调解指令提供依据。因此，上述算法特征与手艺特征在功效上相相互互支持、保存相互作用关系，相关于比照文件1，确定发明现实解决的手艺问题为：怎样判断机械人稳固状态以及准确展望其可能的摔倒偏向。上述模糊决议的实现算法及将其应用于机械人稳固状态的判断均未被其它比照文件果真，也不属于本事域公知知识，现有手艺整体上并不保存使本事域手艺职员刷新比照文件1以获得要求 ；し⒚鞯钠羰，要求 ；さ姆⒚魇忠占苹喙赜谧羁拷南钟惺忠帐欠窍远准，具备创立性。
【例8】
基于相助协进化和多种群遗传算法的多机械人路径妄想系统
申请内容概述
现有的多移念头械人运动妄想控制结构通常接纳集中式妄想要领，该要领将多机械人系统视为一个具有多个自由度的重大机械人，由系统中的一个妄想器来统一完成对所有机械人的运动妄想，其弱点在于盘算时间较长，适用性不佳。发明专利申请提供了一种基于协作进化和多种群遗传算法的多机械人路径妄想系统 ；等说拿恳惶趼肪抖冀幽梢桓鋈旧逄逑，将最短距离、平滑度、清静距离作为设计路径顺应度函数的三个目的,通过Messy遗传算法对每个机械人的路径举行优化获得最佳路径。
申请的权力要求
一种基于相助协进化和多种群遗传算法的多机械人路径妄想系统，其特征在于：
(1)机械人的一条路径接纳一个染色体体现，染色体就体现成节点的链表形式，即[(x，y)，time]，(x，y，time∈R)，(x，y)体现机械人的位置坐标，time体现以前一个节点移动本节点需要的时间消耗，最先节点的time即是0，每个机械人个体的染色体除了初始节点的初始位置，竣事节点的目的位置牢靠以外，中心节点和节点个数都是可变的;
(2)每个机械人Robot(i)的路径path(j)的顺应度函数体现成φ(pi，j)：
||pi，j||=Distance(pi，j)+ws×smooth(pi，j)+wt×Time(pi，j)
其中||pi，j||是距离、平滑度和时间消耗的线性组合，ws是平滑加权因子，wt是时间加权因子;Distance(pi，j)体现路径长度，smooth(pi，j)体现路径的平滑度，Time(pi，j)是路径pi，j的时间消耗;每个机械人接纳所述顺应度函数，通过Messy遗传算法优化获得最优路径。
剖析及结论
比照文件1果真了一种基于相助协进化的多机械人路径妄想要领，其中接纳顺应度函数，通过混沌遗传算法来获得最优路径。发明专利申请的解决计划与比照文件1的区别在于通过Messy遗传算法来实现多机械人路径妄想。
在该解决计划中，接纳Messy遗传算法优化后获得机械人的前进路径，该解决计划的算法特征与手艺特征在功效上相互支持、保存相互作用关系，实现了对机械人前进路径的优化。相关于比照文件1，确定发明现实解决的手艺问题为：怎样基于特定的算法使机械人以最优路径前进。比照文件2已经果真了包括所述混沌遗传算法在内的多种遗传算法都可被用来举行路径优化，同时接纳Messy遗传算法可以解决其他算法的误差，从而获得更合理的优化效果 ；诒日瘴募2给出的启示，本事域手艺职员有念头将比照文件1与比照文件2连系获得发明专利申请的手艺计划。因此，要求 ；さ姆⒚魇忠占苹喙赜诒日瘴募1和比照文件2的连系是显而易见的，不具备创立性。
【例9】
一种物流配送要领
申请内容概述
在货物配送历程中，怎样有用提高货物配送效率以及降低配送本钱，是发明专利申请所要解决的问题。在物流职员抵达配送所在后，可以通过效劳器向订货用户终端推送新闻的形式同时通知特定配送区域的多个订货用户举行提货，抵达了提高货物配送效率以及降低配送本钱的目的。
申请的权力要求
一种物流配送要领，其通过批量通知用户取件的方法来提高物流配送效率，该要领包括：
当派件员需要通知用户取件时，派件员通过手持的物流终端向效劳器发送货物已抵达的通知;
效劳器批量通知派件员派送规模内的所有订货用户;
吸收到通知的订货用户凭证通知信息完成取件;
其中，效劳器举行批量通知详细实现方法为，效劳器凭证物流终端发送的到货通知中所携带的派件员ID、物流终端目今位置以及对应的配送规模，确定该派件员ID所对应的、以所述物流终端的目今位置为中心的配送距离规模内的所有目的订单信息，然后将通知信息推送给所有目的订单信息中的订货用户账号所对应的订货用户终端。
剖析及结论
比照文件1果真了一种物流配送要领，其由物流终端对配送单上的条码举行扫描，并将扫描信息发送给效劳器以通知效劳器货物已经抵达;效劳器获取扫描信息中的订货用户信息，并向该订货用户发出通知;吸收到通知的订货用户凭证通知信息完成取件。
发明专利申请的解决计划与比照文件1的区别在于批量通知用户订货抵达，为实现批量通知，计划中效劳器、物流终端和用户终端之间的数据架构和数据通讯方法均做出了响应调解，取件通知规则和详细的批量通知实现方法在功效上相相互互支持、保存相互作用关系。相关于比照文件1，确定发明现实解决的手艺问题是怎样提高订单抵达通知效率进而提高货物配送效率。从用户角度来看，用户可以更快地获知订货抵达情形的信息，也提高了用户体验。由于现有手艺并不保存对上述比照文件1做出刷新从而获得发明专利申请的解决计划的手艺启示，该解决计划具备创立性。
【例10】
一种动态看法演变的可视化要领
申请内容概述
近年来人们越来越多地通过社交平台揭晓他们的意见和想法,人们在社交平台上揭晓的带有情绪的内容反应了人们看法的演变,并可以由此看失事务的生长、转变和趋势。发明专利申请通过自动收罗社交平台人们揭晓的信息并对其中的情绪举行剖析,通过盘算机绘制情绪可视化图来资助人们更好地明确情绪在差别时间的强度转变和随时间而演变的趋势。
申请的权力要求
一种动态看法演变的可视化要领，所述要领包括:
办法一，由盘算装备确定所收罗的信息荟萃中信息的情绪隶属度和情绪分类，所述信息的情绪隶属度体现该信息以多或许率属于某一情绪分类;
办法二，所述情绪分类为起劲、中立或消极，详细分类要领为：若是点赞的数目p除以点踩的数目q的值r大于阈值a，那么以为该情绪分类为起劲，若是值r小于阈值b，那么以为该情绪分类为消极，若是值b≤r≤a,那么情绪分类为中立，其中a>b;
办法三，基于所述信息的情绪分类，自动建设所述信息荟萃的情绪可视化图形的几何结构，以横轴体现信息爆发的时间，以纵轴体现属于各情绪分类的信息的数目;
办法四，所述盘算装备基于所述信息的情绪隶属度对所建设的几何结构举行着色，凭证信息颜色的渐变顺序为各情绪分类层上的信息着色。
剖析及结论
比照文件1果真了一种基于情绪的可视化剖析要领，其中时间被体现为一条水平轴，每条色带在差别时间的宽度代表一种情绪在该时间的怀抱，用差别的色带代表差别的情绪。
发明专利申请的解决计划与比照文件1的区别在于办法二中设定的情绪的详细分类规则。从申请内容中可以看出，纵然情绪分类规则差别，对响应数据举行着色处置惩罚的手艺手段也可以是相同的，不必作出改变，即上述情绪分类规则与详细的可视化手段并非功效上相相互互支持、保存相互作用关系。与比照文件1相比，发明专利申请只是提出了一种新的情绪分类的规则，没有现实解决任何手艺问题，也没有针对现有手艺作出手艺孝顺。因此，要求 ；さ姆⒚魇忠占苹喙赜诒日瘴募1不具备创立性。