北京知识产权法院行 政 判 决 书（2019）京73行初2891号原告:北京泰乐德信息技术有限公司，住所地北京市东城区朝阳门南小街**楼**725。法定代表人：鲍侠，总经理。委托诉讼代理人：田治，河北瀛川律师事务所律师。被告：国家知识产权局，住所地北京市海淀区蓟门桥西土城路**。法定代表人：申长雨，局长。委托诉讼代理人：朱明雅，国家知识产权局审查员。委托诉讼代理人：朱晓莉，国家知识产权局审查员。原告北京泰乐德信息技术有限公司（简称泰乐德公司）不服原国家知识产权局专利复审委员会（简称原专利复审委员会）于2018年11月28日作出的第166403号复审请求审查决定（简称被诉决定），于法定期限内向本院提起行政诉讼。本院于2019年3月20日受理后，依法组成合议庭，于2020年9月18日公开开庭进行了审理。原告泰乐德公司的委托诉讼代理人田治，被告国家知识产权局的委托诉讼代理人朱明雅、朱晓莉到庭参加了诉讼。本案现已审理终结。被诉决定系原专利复审委员会针对泰乐德公司就其申请号为201410010228.9、名称为“一种基于决策树的轨道交通故障诊断方法和系统”的发明专利申请（简称本申请）所提复审申请而作出的，被诉决定认为：本申请权利要求1请求保护一种基于决策树的轨道交通故障诊断方法，对比文件1（“基于智能学习算法的铁路信号设备故障诊断模型与方法研究”，邱芳，《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》，2009年第11期，第C033-75页，公开日为2009年11月15日；）是最接近的现有技术。本申请权利要求1与对比文件1相比，其区别技术特征在于：（1）在确定设备故障模式时还分析机械结构模型；（2）一旦一个属性出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它；递归划分步骤停止的判定条件还包括：②没有剩余属性可以用来进一步划分样本时，在这种情况下，使用多数表决将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时存放该结点样本的类别分布；③如果一个分枝没有样本，则以样本的多数类创建一个树叶；（3）根据故障诊断的结果对决策树进行评估和修改。对于区别技术特征（1）：机械结构是交通设备的固有属性，在确定设备故障模式和监测量时，将机械结构作为故障检测的考虑因素以确定设备是否有机械方面的故障，并据此定义故障模式是本领域常用的故障分析手段。对于区别技术特征（2）：已被对比文件2（“基于决策树的高层结构智能选型知识发现”，张世海等，《哈尔滨工业大学学报》，第37卷第4期，第451-454，567页，公开日为2005年4月30日）公开，且该技术特征在对比文件2中所起的作用与其在该权利要求中为解决其技术问题所起的作用相同，都是用于设定决策树的停止条件，也即对比文件2给出了将该技术特征用于对比文件1以解决其技术问题的启示。对于区别技术特征（3）：对比文件1公开了修剪以及利用独立的测试数据集对决策树分类准确性进行评估；而在本领域中，为了进一步优化决策树的决策效果，将故障诊断的结果作为训练样本对决策树进行评估和修改是本领域常用的技术手段。综上所述，在对比文件1的基础上结合对比文件2以及本领域常用技术手段以获得该权利要求所要求保护的技术方案，对本领域的技术人员来说是显而易见的，即该权利要求所要求保护的技术方案不具有突出的实质性特点和显著的进步。因此，本申请权利要求1不具备《中华人民共和国专利法》（简称专利法）第二十二条第三款规定的创造性。此外，本申请权利要求2、权利要求3、权利要求4也不具有创造性。结合评述泰乐德公司其他意见，原专利复审委员会作出被诉决定，维持对本申请的驳回决定。泰乐德公司不服并诉称：一、本申请权利要求1相对于对比文件1、对比文件2以及本领域常用技术手段的结合具有创造性。对比文件1针对的对象是轨道信号设备的电路故障，而本申请权利要求1针对的对象同时包括轨道交通设备的电路和机械结构。由此导致二者解决的技术问题、采取的技术手段、实现的技术效果均不同。对比文件2应用的技术领域与对比文件1完全不同，也与本申请应用的技术领域不同，本领域技术人员无法将对比文件1和对比文件2结合，得出本申请权利要求1的技术方案。二、本申请权利要求2是采用权利要求1的方法的一种轨道交通故障诊断系统，在权利要求1有创造性的前提下，权利要求2也具有创造性。同时本申请权利要求3和权利要求4作为权利要求2的从属权利要求，也具有创造性。三、本申请从整个技术方案来看，取得了意料不到的技术效果，能够实现知识的自动获取，解决现有技术中人工诊断铁路信号系统故障时工作量大、效率低下、风险性高等技术问题，提高轨道交通数据分析和故障诊断的效率和准确性；本申请还取得了巨大的商业成功，是国家发展改革委员会等共同构建的“国家软件与集成电路公共服务平台——数字铁路与城市轨道交通一体化创新服务平台”的重要组成部分，并为国家“一带一路”国家战略的落地实施提供有力支撑，具有极其重要的社会意义和价值，进一步证明本申请具有创造性。综上，被诉决定认定事实和适用法律错误，请求法院撤销被诉决定并判令被告重新作出决定。国家知识产权局辩称：被诉决定认定事实清楚，适用法律正确，请求驳回泰乐德公司的诉讼请求。本院经审理查明:本申请的申请人为泰乐德公司，申请日为2014年1月9日，公开日为2014年4月9日。经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2017年7月5日发出驳回决定，以本申请不符合专利法第二十二条第三款规定的创造性为由驳回了本申请。泰乐德公司不服，于2017年9月28日向原专利复审委员会提出复审请求，同时修改了权利要求书。经形式审查合格，原专利复审委员会于2017年10月18日依法受理了该复审请求，并将其转送至原专利实质审查部门进行前置审查。原专利实质审查部门在前置审查意见书中坚持驳回决定。随后，原专利复审委员会依法成立合议组对本案进行审理。原专利复审委员会于2018年6月28日向泰乐德公司发出复审通知书。泰乐德公司于2018年8月6日提交了意见陈述书，未修改申请文件。被诉决定所针对的审查文本为：泰乐德公司于2017年9月28日提交的权利要求第1-4项；于申请日2014年1月9日提交的说明书第1-89段、说明书附图图1-5、说明书摘要、摘要附图。其中权利要求如下：“1.一种基于决策树的轨道交通故障诊断方法，其步骤包括：1)通过分析轨道交通设备的电路和机械结构模型确定该设备的各种故障模式和各种监测量；2)根据轨道交通设备的各种历史监测量得到标准故障样本数据，然后采用决策树生成算法对标准故障样本数据进行分析，构造得到故障的决策树；步骤1)所述各种故障模式包括设备故障的部位、设备故障的类型，是分类的类别属性，作为决策树的树叶；所述各种监测量包括设备运行中的状态参数，是分类的特征属性，作为决策树的中间结点；采用决策树生成算法构造决策树的方法是：a)树以代表训练样本的单个结点开始；b)如果样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记；c)否则，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点；d)根据当前决策结点属性取值的不同，将训练样本数据集划分为若干子集，每个取值形成一个分枝；e)针对上一步得到的一个子集，重复进行先前步骤，递归形成每个划分样本上的决策树，一旦一个属性出现在一个结点上，就不必在该结点的任何后代考虑它；f)递归划分步骤仅当下列条件之一成立时停止：①给定结点的所有样本属于同一个类；②没有剩余属性可以用来进一步划分样本，在这种情况下，使用多数表决将给定的结点转换成树叶，并以样本中元组个数最多的类别作为类别标记，同时存放该结点样本的类别分布；③如果一个分枝没有样本，则以样本的多数类创建一个树叶；3)以IF-THEN形式的分类规则表示决策树，从树根开始，遍历整棵树，对每条从根到树叶的路径创建一个规则；采集轨道交通设备的各种实时监测量，并采用所述决策树作为故障模式的分类模型进行分类，从而确定故障种类，实现设备级故障诊断和运维级故障诊断，并根据故障诊断的结果对决策树进行评估和修改；对于产生的决策树，步骤3)沿着给定路径上的每个“属性-值”对形成规则前件的一个合取项；决策树的叶节点包含类预测，形成规则后件；步骤3)使用成为信息增益的基于熵的度量作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性，该属性作为节点的测试或判定属性，由根结点开始根据各个属性的信息增益，逐步构建决策树。2.一种采用权利要求1所述方法的轨道交通故障诊断系统，其特征在于，包括：数据采集设备，用于采集轨道交通信号设备的监测数据；数据库单元，连接所述数据采集设备，用于存储采集的历史监测数据和实时监测数据；数据分析单元，连接所述数据库单元，用于对数据库中的历史数据进行数据分析，得到进行故障诊断的决策树，并利用数据库中的实时数据通过决策树对设备进行故障诊断；知识库单元，连接所述数据分析单元，用于存储所述进行故障诊断的决策树。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于：所述数据采集设备与所述数据库单元、所述数据分析单元、所述知识库单元集成于一个工作站内，通过数据总线进行数据传输；或者所述数据库单元、所述数据分析单元、所述知识库单元集成于一个工作站内，与所述数据采集设备通过以太网进行数据传输。4.如权利要求2所述的系统，其特征在于：所述数据采集设备、所述数据库单元、所述数据分析单元、所述知识库单元部署于设备运维平台中，所述数据库单元为数据库服务器，所述数据分析单元为数据分析服务器。”泰乐德公司在庭审中明确表示对被诉决定认定的本申请权利要求1与对比文件1的区别技术特征无异议。上述事实，有被诉决定、对比文件以及当事人陈述等在案佐证。本院认为：鉴于泰乐德公司在庭审中明确表示对被诉决定认定的本申请权利要求1与对比文件1的区别技术特征无异议，本院经审查予以确认。就区别技术特征（1），对比文件1公开了一种基于智能学习算法的铁路信号设备故障诊断方法，而本申请权利要求1所针对的对象同时包括轨道交通设备的电路和机械结构。机械机构是交通设备的固有属性，在确定设备故障模式和监测量时，将机械结构作为故障检测的考虑因素并据此定义故障模式是本领域常用的故障分析手段。且本申请权利要求书对于如何用于机械机构以及应用于机械机构与应用于电路结构有何不同并未涉及。因此，本领域技术人员在阅读本申请说明书后，将理解为本申请采用与电路设备故障诊断相似的方式对机械结构进行诊断，将对比文件1的诊断方法应用于同样会存在故障的机械结构是本领域技术人员容易想到的。就区别技术特征（2），对比文件1已经公开了采用决策树的算法对轨道交通故障的诊断，并公开了部分停止递归的条件，故对比文件1中构建决策树的方法也需要判断何时停止递归。与本申请权利要求1相比，该区别在于其他决策树递归划分步骤的停止条件，所要实际解决的问题仅仅是决策树构建过程中面临的如何停止递归的问题，而对比文件2公开的技术方案中涉及决策树的构建，且停止递归的条件与本申请相同，虽用于不同领域，但构建决策树的方法是公知的，本领域技术人员能够将对比文件2公开的特征应用到对比文件1的决策树构建方案中，解决何时停止递归的问题。就区别技术特征（3），对比文件1公开了利用测试数据集对决策树进行检验、校正和修正，对本领域技术人员来说，通过测试数据集对决策树进行校验时，根据输出结果进行验证，对诊断效果不好的决策树或分支进行修正，是本领域常用的技术手段，而通过结果的验证本身就可以解决其他原因导致的分类准确性低的问题。综上，本申请权利要求1在对比文件1的基础上结合对比文件2和本领域常用技术手段不具有创造性。本申请权利要求2请求保护一种采用权利要求1所述方法的轨道交通故障诊断系统，参见对本申请权利要求1的评述可知，权利要求1不具备创造性，而对于权利要求2的其他技术特征，对比文件1公开了一种基于智能学习算法的铁路信号设备故障诊断系统（相当于轨道交通故障诊断系统），其还公开了如下技术特征（参见第40页第2段，图4-1）：故障诊断系统主要由车站设备工作状态信息实时监测和故障诊断分析两大部分构成，具体故障诊断的过程首先需要通过车站微机监测系统（相当于数据采集设备）的各种传感器、监测机及接口设备实时监测车站信号设备的工作状态；如图4-1所示，综合数据库（相当于数据库单元）通过信息接口连接信号设备微机监测系统，获取监测系统采集的历史数据和实时数据，传给推理机；推理机（相当于数据分析单元）利用历史数据构建决策树并生成决策规则存储于知识库（相当于知识库单元），对实时数据进行诊断推理处理，生成结果返回给人机交互界面；推理机连接综合数据库与知识库。由此可见，本申请权利要求2的其他技术特征已被对比文件1公开。故本申请权利要求2在对比文件1的基础上结合对比文件2以及本领域常用技术手段不具备创造性。本申请权利要求3对权利要求2作了进一步限定，其附加技术特征中的一部分已被对比文件1公开，而未被对比文件1所公开的附加技术特征属于本领域的常用技术手段。当其引用的权利要求2不具备创造性时，本申请权利要求3也不具备创造性。本申请权利要求4对权利要求2作了进一步限定，设备运维平台是设备运行和维护的操作平台，将数据采集设备、数据库单元、数据分析单元和知识库单元部署于设备运维平台是本领域为了实现设备运行和维护的常用技术手段。此外，将数据库单元设为数据库服务器、数据分析单元设为数据分析服务器也是本领域将虚拟模块硬件化的常规方法。因此，当其引用的权利要求2不具备创造性时，本申请权利要求4也不具备创造性。另关于泰乐德公司主张的本申请取得了预料不到的技术效果和在商业上获得成功的问题，对比文件1同样可以实现知识的自动获取，解决现有技术中人工诊断铁路信号系统故障时工作量大、效率低下、风险性高等技术问题，提高轨道交通数据分析和故障诊断的效率和准确性。本申请技术方案并未在技术效果产生“质”的变化，具有新的性能；或者产生“量”的变化，超出人们预期的想象,故不属于预料不到的技术效果。而本申请技术方案是相关平台的重要组成部分等并非商业上的成功，且泰乐德公司亦未提交证据证明即使存在商业上的成功也是由于本申请的技术特征直接导致的。故对其主张不予支持。综上，泰乐德公司的诉讼请求缺乏事实和法律依据，本院不予支持。依照《中华人民共和国行政诉讼法》第六十九条之规定，判决如下：驳回原告北京泰乐德信息技术有限公司的诉讼请求。案件受理费一百元，由原告北京泰乐德信息技术有限公司负担（已交纳）。如不服本判决，双方当事人可于本判决书送达之日起十五日内，向本院提交上诉状及副本，并交纳上诉案件受理费一百元，上诉于中华人民共和国最高人民法院。审 判 长  吴园妹人民陪审员  殷冬冬人民陪审员  谢静菲二〇二〇年十月二十日法官 助理  唐 蕾书 记 员  田羽洁