今天，樂知網小編 給大家分享 模擬申請專利，一種建立數學模型的方法可以申請方法專利嗎？

模擬申請專利，一種建立數學模型的方法可以申請方法專利嗎？

要看實際解決了什么技術問題，數學模型中的各個參數代表什么物理意義來進一步判斷是否屬于專利法保護的客體，即提交專利申請是否會被駁回。

如果是純數學建模智力規則與方法，要被專利法第二十五條駁回。

如果說建立這個模型 解決了一個實際的技術問題，并且取得了技術效果，那么就有被授權的可能。

《審查指南》中明確說明： (1)屬于專利法第二十五條第一款第(二)項范圍之內的包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請，不屬于專利保護的客體。

【例1】一種建立數學模型的方法申請內容概述發明專利申請的解決方案是一種建立數學模型的方法，通過增加訓練樣本數量，提高建模的準確性。

該建模方法將與第一分類任務相關的其它分類任務的訓練樣本也作為第一分類任務數學模型的訓練樣本，從而增加訓練樣本數量，并利用訓練樣本的特征值、提取特征值、標簽值等對相關數學模型進行訓練，并最終得到第一分類任務的數學模型，克服了由于訓練樣本少導致過擬合而建模準確性較差的缺陷。

申請的權利要求一種建立數學模型的方法，其特征在于，包括以下步驟：根據第一分類任務的訓練樣本中的特征值和至少一個第二分類任務的訓練樣本中的特征值，對初始特征提取模型進行訓練，得到目標特征提取模型；其中，所述第二分類任務是與所述第一分類任務相關的其它分類任務；根據所述目標特征提取模型，分別對所述第一分類任務的每個訓練樣本中的特征值進行處理，得到所述每個訓練樣本對應的提取特征值；將所述每個訓練樣本對應的提取特征值和標簽值組成提取訓練樣本，對初始分類模型進行訓練，得到目標分類模型；將所述目標分類模型和所述目標特征提取模型組成所述第一分類任務的數學模型。

分析及結論該解決方案不涉及任何具體的應用領域，其中處理的訓練樣本的特征值、提取特征值、標簽值、目標分類模型以及目標特征提取模型都是抽象的通用數據，利用訓練樣本的相關數據對數學模型進行訓練等處理過程是一系列抽象的數學方法步驟，最后得到的結果也是抽象的通用分類數學模型。

該方案是一種抽象的模型建立方法，其處理對象、過程和結果都不涉及與具體應用領域的結合，屬于對抽象數學方法的優化，且整個方案并不包括任何技術特征，該發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)項規定的智力活動的規則和方法，不屬于專利保護客體。

(2)為了解決技術問題而利用技術手段并獲得技術效果的包含算法特征或商業規則和方法特征的發明專利申請，屬于專利法第二條第二款規定的技術方案，因而屬于專利保護的客體。

【例2】一種卷積神經網絡模型的訓練方法申請內容概述發明專利申請的解決方案是，在各級卷積層上對訓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。

申請的權利要求一種卷積神經網絡CNN模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取待訓練CNN模型的初始模型參數，所述初始模型參數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、全連接層的初始權重矩陣和所述全連接層的初始偏置向量；獲取多個訓練圖像；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，對每個訓練圖像分別進行卷積操作和最大池化操作，得到每個訓練圖像在所述各級卷積層上的第一特征圖像；對每個訓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，得到每個訓練圖像在各級卷積層上的第二特征圖像；根據每個訓練圖像在各級卷積層上的第二特征圖像確定每個訓練圖像的特征向量；根據所述初始權重矩陣和初始偏置向量對每個特征向量進行處理，得到每個訓練圖像的類別概率向量；根據所述每個訓練圖像的類別概率向量及每個訓練圖像的初始類別，計算類別誤差；基于所述類別誤差，對所述待訓練CNN模型的模型參數進行調整；基于調整后的模型參數和所述多個訓練圖像，繼續進行模型參數調整的過程，直至迭代次數達到預設次數；將迭代次數達到預設次數時所得到的模型參數作為訓練好的CNN模型的模型參數。

分析及結論該解決方案是一種卷積神經網絡CNN模型的訓練方法，其中明確了模型訓練方法的各步驟中處理的數據均為圖像數據以及各步驟如何處理圖像數據，體現出神經網絡訓練算法與圖像信息處理密切相關。

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問題，采用了在不同卷積層上對圖像進行不同處理并訓練的手段，利用的是遵循自然規律的技術手段，獲得了訓練好的CNN模型能夠識別任意尺寸待識別圖像的技術效果。

因此，該發明專利申請的解決方案屬于專利法第二條第二款規定的技術方案，屬于專利保護客體。

模擬申請專利，如何看待將開源的深度學習網絡模型拿去申請專利？

這里列舉一個某公司拿Faster RCNN去申請專利的。

專利查詢：201610258047.7 一種基于深度學習的目標定位、分類算法 。

都不做修改直接拿去申請專利。

這種專利不會被授權的，審查員都是具有本領域專業技術背景的，加上他們用的數據庫檢索，基本不會漏掉現有技術方案的情況。

專利的保護范圍取決于權利要求，就算申請時獨權已經被現有技術公開，也可以修改后以更小的范圍授權。

就算因為審查員沒有發現對比文件，以很大的范圍授權了，無非是專利權人多花點專利維護費，去維護一個不能用的專利罷了。

有新穎性缺陷的專利在專利訴訟里不可能贏。

模擬申請專利， 產品的專利申請范文

發明專利申請書范本： 1。格式　發明專利申請書 ────────────────────────┬─────── 發明　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　│① ③　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　│ 名稱　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　│ ──┬─────────────────────┤　　　　　　（發明） ④　│姓名　　　　　　　　　　　　　　　　　　　├─────────── 發├─────────────────────┤ 明│地址　　　　　　　　　　　　　　　　　　　│② 人│　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　│ ──┼─────────────────────┴─────────── ⑤　│姓名或名稱　　　　　　　　　電　話 ├───────────────────────────────── │　　　　　　　　　　　　　　郵　政 申│地　址　　　　　　　　　　　　　　□□□□□□ 請│　　　　　　　　　　　　　　編　碼 人├───────────────────────────────── │國籍或總部所　　　　　　經常居所或營業所 │在地國家名稱　　　　　　所在地國家名稱

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