北京知识产权法院行 政 判 决 书（2019）京73行初2890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：郑嘉青，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12月10日作出的第167147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、郑嘉青到庭参加了诉讼。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201410009600.4、名称为“一种基于SVM的轨道交通故障诊断方法及系统”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SVM的轨道交通故障诊断方法。对比文件1（CN103234767A，公开日为2013年8月7日）是最接近的现有技术，公开了一种基于半监督流形学习的非线性故障检测方法，并公开了如下技术特征（参见对比文件1说明书第[0015]-[0018]段）：对监测机电设备进行运行状态信号数据采集（相当于通过数据归集组件采集监测数据）与预处理（相当于对监测数据进行预处理以将其规范化）；经过混合域特征提取，获取代表设备运行状态的样本集，构成初始特征空间；采用半监督拉普拉斯特征映射算法，对设备样本进行流形特征提取，获取故障敏感的低维本质流形特征（相当于分析具体的故障以及故障产生的原因，对监测数据进行特征选择，映射出与故障问题相关的监测数据）；在低维流形特征空间中建立基于LS-SVM的智能诊断模型（相当于产生对应的问题分类模型），将半监督流形学习算法提取的低维流形特征向量（相当于对特征数据向量化，将其转化为可被SVM处理的空间向量模型数据）作为LS-SVM分类器的输入，以LS-SVM的输出来确定设备的故障类别（相当于根据分类模型对监测数据进行计算分析和分类），实现对设备故障运行状态模式识别与诊断决策（相当于判断是否有故障并得出故障产生的原因）。由此，对比文件1也隐含地公开了特征“采用SVM分类器进行故障识别，可以加快故障识别的速度，通过对监测数据进行分析，可以快速的发现故障，并识别出故障的类型”。本申请权利要求1与对比文件1相比，区别在于：区别（1），权利要求1应用于轨道交通故障诊断，而对比文件1是对机电设备进行故障检测；区别（2），通过数据归集组件采集轨道交通的历史监测数据及实时监测数据；根据空间向量模型对历史监测数据进行模型训练得到分类模型，再根据由历史监测数据得到的分类模型，对实时监测数据进行计算分析和分类，所述步骤5）中数据分析器进行模型训练时，首先选择合适的内核，然后将数据分为训练数据和测试数据两部分，训练数据用于对模型训练，得到相应的参数，之后使用测试数据进行测试，验证模型的泛化能力；区别（3），所述步骤2）中数据分析服务器对监测数据进行的预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约；区别（4），所述步骤5）中利用十倍交叉验证的方式来增加模型分类的准确率和召回率；区别（5），步骤1）中将监测数据传输到数据分析服务器中并存储，步骤2）-6）的数据处理过程在数据分析服务器中实现。对比文件2（CN102682601A，公开日为2012年9月19日）公开了一种基于优化SVM的高速公路交通事件检测方法。对比文件3（CN102314598A，公开日为2012年1月11日）公开了一种基于Retinex理论的复杂光照下的人眼检测方法。关于公知常识，被诉决定主要引用了：1.参考文献1：《模式识别导论》，范九伦等编著，西安：西安电子科技大学出版社，2012.5，高等学校智能科学与技术专业“十二五”规划教材，ISBN:978-7-5606-2747-2，其中第140页记载有“虽然有许多核函数可供选择，但是对于某个具体的机器学习任务，并非所有的核函数都是合适的选择。因此，需要根据具体问题来构造相应的核。”2.参考文献2：《信息系统集成技术》，邓劲生、郑倩冰编著，北京：清华大学出版社，2012.10ISBN978-7-302-29772-7，其中第219-221页记载有“数据预处理包括数据清洗、数据汇聚、数据变换和数据规约等内容”。对比文件1、2、3同属于机器学习、数据挖掘领域，当本领域技术人员面对该领域中如何建立准确性和召回率高的分类模型、如何进行数据预处理、以及如何具体实现轨道交通故障诊断的计算机流程等的技术问题时，能够有动机将对比文件2、3结合至对比文件1中，并结合该领域的公知技术，从整体上实现权利要求1中的轨道交通故障诊断方法的技术方案。因此，在对比文件1的基础上，结合对比文件2、3以及本领域的常规技术手段以获得本申请权利要求1所要求保护的技术方案，对本领域技术人员来说是显而易见的，本申请权利要求1不具有突出的实质性特点和显著的进步，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。另本申请权利要求2、3、4、5是对权利要求1的进一步限定，在其引用的权利要求不具备创造性的基础上，也不具备创造性。权利要求6请求保护一种基于SVM的轨道交通故障诊断系统。对比文件1公开了一种基于半监督流形学习的非线性故障检测方法，并公开了如下技术特征（参见说明书第[0015]-[0018]段）：对监测机电设备进行运行状态信号数据采集（相当于数据归集组件，采集监测数据）与预处理（相当于数据预处理组件，对监测数据进行预处理以将其规范化）；经过混合域特征提取，获取代表设备运行状态的样本集，构成初始特征空间（相当于将监测数据规范化）；采用半监督拉普拉斯特征映射算法，对设备样本进行流形特征提取，获取故障敏感的低维本质流形特征（相当于特征选择组件，用于分析具体的故障以及故障产生的原因，对监测数据进行特征选择，映射出与故障问题相关的监测数据）；在低维流形特征空间中建立基于LS-SVM的智能诊断模型（相当于产生对应的问题分类模型），将半监督流形学习算法提取的低维流形特征向量（相当于数据向量化组件，连接所述特征选择组件，用于对特征数据向量化，转化为SVM可以处理的空间向量模型数据）作为LS-SVM分类器的输入，以LS-SVM的输出来确定设备的故障类别（相当于数据分析组件，用于对监测数据进行计算分析和分类，），实现对设备故障运行状态模式识别与诊断决策（相当于判断是否有故障并得出故障产生的原因）。权利要求6与对比文件1相比，区别在于：区别（1），权利要求6应用于轨道交通故障诊断，数据归集组件位于轨道交通运维部门；而对比文件1是对机电设备进行故障检测；区别（2），数据归集组件采集轨道交通的历史监测数据和实时监测数据；模型训练组件，用于对历史监测数据进行模型训练，产生对应的问题分类模型，实时数据分析组件，对实时监测数据进行计算分析和分类；区别（3），权利要求6中包含数据存储组件，用于存储数据归集组件发送过来的各类监测数据，以及数据分析服务器，其包含多个组件以分别实现多个具体功能，并限定了组件之间的连接关系。对比文件1、2同属于机器学习、数据挖掘领域，当本领域技术人员面对该领域中如何建立分类模型以及如何具体实现轨道交通故障诊断的计算机系统等的技术问题时，能够有动机将对比文件2结合至对比文件1中，并结合该领域的公知技术，从整体上实现本申请权利要求6中轨道交通的故障诊断系统的技术方案。因此，在对比文件1的基础上，结合对比文件2以及本领域的常规技术手段以获得本申请权利要求6所要求保护的技术方案，对本领域技术人员来说是显而易见的，本申请权利要求6不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备创造性。本申请权利要求7对权利要求6作了进一步限定。在其引用的权利要求不具备创造性的基础上，该权利要求也不具备创造性。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。原告泰乐德公司不服被诉决定，向本院起诉称：一、本申请权利要求1相对于对比文件1、2、3以及本领域常用技术手段的结合具有创造性。（一）本申请与对比文件1（针对的是机电设备）相比，两者数据处理的主要区别在于：本申请在选择合适的故障建模方法之前要对采集到的数据进行处理，形成具有典型特征的描述向量，而不是对比文件1所说的获取低维本质流形特征、提取低维流形特征向量。获取低维本质流形特征、提取低维流形特征向量等仅仅是对数据进行数学上的处理，而对设备采集到的特征向量的处理，则是根据设备及其故障特征的选择性处理，两者完全不同。（二）对于区别技术特征（3），本申请“所述步骤2）中数据分析服务器对监测数据进行的预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约”；对比文件1-3均没有公开该区别，也不是本领域常用技术手段。同时，对比文件1己经采用了预处理为小波降噪处理，在对比文件1己经公开了一种具体数据预处理方法的基础上，本领域技术人员没有任何动机参考现有技术并得出本申请预处理的具体技术方案。（三）对于区别技术特征（2）中本申请所述的“步骤5）数据分析服务器根据空间向量模型对历史监测数据进行模型训练，产生对应的问题分类模型；6）数据分析服务器根据由历史监测数据得到的分类模型，对实时监测数据进行分析和分类，判断是否有故障并得出故障产生的原因”。而对比文件2是直接将待检测路段的交通参数和交通历史数据进行融合，并将融合后的数据分组，根据分组后的数据建立支持向量机SVM事件检测模型。对比文件2并未公开本申请中的该区别技术特征，也无法从中得出技术启示。（四）对于区别技术特征（2）中本申请“所述步骤5）中数据分析器进行模型训练，得到相应的参数，之后使用测试数据进行测试，验证模型的泛化能力”，这种核函数的选择，大大增加了对故障识别的灵活性和准确性，对比文件1、2都没有给出选择合适的核的启示。（五）区别技术特征（5）也并非本领域常用技术手段。采集数据存储到计算机或服务器是由于设备级和系统级轨道交通装备故障诊断的需求而进行设置的，而不是一般用于数据分析处理的计算机或服务器。这里提到的计算机或服务器应该是设备级和系统级轨道交通装备故障诊断的关键组成部分，而不是常规手段。（六）对于区别技术特征（4），本申请“所述步骤5）中利用十倍交叉验证的方式来增加模型分类的准确率和召回率”，对比文件3公开了使用十倍交叉验证法最终目的是为了确定最优参数g和C，而本申请是为了增加模型分类的准确率和召回率，针对的是模型分类，两者最终目的不同，解决的技术问题不同，所达到的效果也不同。（七）对比文件并未如被诉决定所论述的“隐含地公开了特征‘采用SVM分类器进行故障识别，可以加快故障识别的速度，通过对监测数据进行分析，可以快速的发现故障，并识别出故障的类型’”。二、关于本申请权利要求2-7的创造性问题。（一）本申请权利要求2、3、4、5是对权利要求1的进一步限定，由于权利要求1相对于对比文件1、2、3以及本领域常用技术手段的结合具有创造性，由此权利要求2、3、4、5也具有创造性。（二）本申请权利要求6保护一种基于SVM的轨道交通故障诊断系统，该系统包括能够实现本申请权利要求1所述方法的多个单元模块，由于本申请权利要求1相对于对比文件l、2以及本领域常用技术手段的结合具有创造性，由此本申请权利要求6也具有创造性。（三）本申请权利要求7是对权利要求6的进一步限定，由于本申请权利要求6相对于对比文件1、2以及本领域常用技术手段的结合具有创造性，由此本申请权利要求7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23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。复审请求时新修改的权利要求书如下：“1.一种基于SVM的轨道交通故障诊断方法，其步骤包括：1)通过数据归集组件采集轨道交通的历史监测数据及实时监测数据，并将其传输到数据分析服务器中；2)数据分析服务器存储各类监测数据，并对其进行预处理以将其规范化；3)数据分析服务器分析具体的故障以及故障产生的原因，对监测数据进行特征选择，映射出与故障问题相关的监测数据；4)数据分析服务器对特征数据进行向量化，将其转换为可被SVM处理的空间向量模型数据；5)数据分析服务器根据空间向量模型对历史监测数据进行模型训练，产生对应的问题分类模型；6)数据分析服务器根据由历史监测数据得到的分类模型，对实时监测数据进行计算分析和分类，判断是否有故障并得出故障产生的原因；所述步骤2)中数据分析服务器对监测数据进行的预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约；所述步骤5)中数据分析器进行模型训练时，首先选择合适的内核，然后将数据分为训练数据和测试数据两部分，训练数据用于对模型训练，得到相应的参数，之后使用测试数据进行测试，验证模型的泛化能力；所述步骤5)中利用十倍交叉验证的方式来增加模型分类的准确率和召回率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)中数据分析服务器在存储监测数据时，将格式化的监测数据以文本的格式存储在本地文件系统之中，并对数据预处理步骤提供数据支撑。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤3)中数据分析服务器进行特征选择时，根据问题的理解和数据的特点，利用经验或特征选择算法选择出与问题相关的数据，将其从原始数据中抽取出来。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤4)中数据分析服务器通过对输入数据格式的分析，编程实现数据格式的转换，将输入的数据转换为向量模式和适用于SVM处理的空间向量模型格式。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤5)将得到的VSM监测数据平均分成十组，编号为1-10，进行十次模型训练，每次选用不重复的编号作为测试集，剩下的9份数据作为训练集进行训练，然后使用不同的参数进行十倍交叉验证，得到更为准确的准确率和召回率对应的参数。6.一种基于SVM的轨道交通故障诊断系统，其特征在于，包括：数据归集组件，位于轨道交通运维部门，用于采集轨道交通的历史监测数据及实时监测数据，并将其传输到数据分析服务器中；数据分析服务器，包括：数据存储组件，连接所述数据归集组件，用于存储数据归集组件发送过来的各类监测数据；数据预处理组件，连接所述数据存储组件，用于对监测数据进行预处理以将其规范化；特征选择组件，连接所述数据预处理组件，用于分析具体的故障以及故障产生的原因，对监测数据进行特征选择，映射出与故障问题相关的监测数据；数据向量化组件，连接所述特征选择组件，用于对特征数据进行向量化，转换为SVM可以处理的空间向量模型数据；模型训练组件，连接所述数据向量化组件，用于对历史监测数据进行模型训练，产生对应的问题分类模型；实时数据分析组件，连接所述数据向量化组件和所述模型训练组件，用于对实时监测数据进行计算分析和分类，判断是否有故障并得出故障产生的原因。7.如权利要求6所述的系统，其特征在于：所述数据归集组件与所述数据分析服务器通过以太网进行数据传输；或者所述数据归集组件与所述数据分析服务器集成于一个工作站内，通过数据总线进行数据传输。”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7月2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，并修改了申请文件。修改方式为在独立权利要求1中加入说明书中的特征“采用SVM分类器对轨道交通监测数据进行故障识别，可以加快故障识别的速度，通过对实时监测数据进行分析，可以快速的发现故障，并识别出故障的类型”。被诉决定所针对的审查文本为：申请日2014年1月9日提交的说明书摘要、说明书第1-128段、摘要附图、说明书附图图1-图4；2018年8月6日提交的权利要求第1-7项。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、6与对比文件1的区别技术特征无异议。另查一，对比文件2的权利要求1记载如下内容：“基于优化SVM的高速公路交通事件检测方法，在待检测路段的上下游设置PTZ视频摄像机，通过摄像机视频获取交通流参数，采用基于支持向量机SVM的交通事件检测算法，根据待检测路段上下游交通流参数的变化判断是否有交通异常或交通事件发生，实时检测交通事件，其特征是包括以下步骤：1）通过高速公路摄像机视频采集待检测路段的交通流参数，所述交通流参数为占有率和速度；2）将获取的交通流参数与事件数据库融合，所述事件数据库为已有的交通事件历史数据，将融合后的数据按交通情况分组，每一组分为训练数据集和测试数据集两部分，训练数据集和测试数据集各自都包含事件状态和非事件状态数据；3）根据步骤2）分组的数据，针对每一组分别建立支持向量机SVM事件检测模型，简称SVM模型，所用的SVM模型选择径向基RBF核函数，并采用改进的网格搜索算法对各SVM模型的惩罚参数C和核参数γ进行优化选择；所述改进的网格搜索算法步骤如下：31）粗估计SVM模型的惩罚参数C和核参数γ的范围，作为惩罚参数C和核参数γ的初始搜索范围，并根据搜索范围确定搜索步长L；32）以惩罚参数和核参数为坐标系的坐标，根据步骤31）选定的C、γ初始搜索范围构成一个二维网格，以训练数据集为样本，按照交叉验证的方法计算样本预测准确率，即根据二维网格中的每一组惩罚参数和核参数的值，计算得到对应的预测准确率，预测准确率最高的那组惩罚参数和核参数的值作为当前最优参数组合（C1、γ1）；33）根据当前最优参数组合（C1、γ1），以其为中心，扩展±L范围，得到新的搜索范围，进行进一步网格搜索，根据新的搜索范围调整搜索步长；34）以惩罚参数和核参数为坐标系的坐标，根据步骤33）确定新的搜索范围构成一个新的二维网格，对应新的二维网格上每一组的惩罚参数和核参数的值，以训练数据集为样本，按照交叉验证的方法计算样本预测准确率；35）从步骤34）计算得到的结果中，选择一组使得预测准确率最高的惩罚参数和核参数值作为最优的C、γ；4）用每一组的训练数据集对针对该组建立的SVM模型进行训练，得到确切的SVM模型的决策函数；使用训练好的各SVM模型对所对应组的测试数据集进行事件状态和非事件状态的分类，根据分类结果与测试数据集的实际数据检验SVM模型的性能，得到对应不同交通情况的SVM模型；5)根据待检测路段的具体交通情况选择对应的SVM模型作为交通事件检测模型，对实时采集的待检测路段交通流参数进行检测判断。”另查二，对比文件3说明书明确公开了“使用十倍交叉验证法确定最优参数g和C，其中g为径向基核参数，C为软阈值权衡参数。将训练样本集以最优参数g和C输入SVM分类器进行训练，得到人眼预测模型model。”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：一、本申请权利要求1是否具备创造性关于本申请权利要求1的创造性问题，对比文件1是最接近的现有技术，公开了一种基于半监督流形学习的非线性故障检测方法。以此作为出发点，被诉决定认定本申请权利要求1相对于对比文件1具有区别技术特征（1）-（5），并据此认定该权利要求请求保护的技术方案所要解决的技术问题是：如何实现轨道交通的故障诊断、如何建立分类模型以实现对实时监测数据的分类处理、如何对数据进行预处理、如何增加分类模型的准确率和召回率、以及如何具体实现故障诊断的计算机流程。鉴于泰乐德公司对被诉决定认定的区别技术特征（1）-（5）无异议，本院经审查予以确认。泰乐德公司主张本申请权利要求1与对比文件1相比，两者数据处理的主要区别在于：本申请在选择合适的故障建模方法之前要对采集到的数据进行处理，形成具有典型特征的描述向量，而不是对比文件1所说的获取低维本质流形特征、提取低维流形特征向量。获取低维本质流形特征、提取低维流形特征向量等仅仅是对数据进行数学上的处理，而对设备采集到的特征向量的处理，则是根据设备及其故障特征的选择性处理，两者完全不同。本院认为，对比文件1说明书部分公开了“经过混合域特征提取，获取代表设备运行状态的样本集”、“对设备样本进行流形特征提取，获取故障敏感的低维本质流形特征”，也是根据故障问题对获取到的数据选择性的处理，不仅仅是数学处理。故二者在此点上并无本质不同。至于对比文件1是否隐含地公开了“采用SVM分类器进行故障识别，可以加快故障识别的速度，通过对监测数据进行分析，可以快速的发现故障，并识别出故障的类型”，根据对比文件1说明书第[0017]段的记载，可推知对比文件1实际公开了前述内容。针对区别技术特征（1），轨道交通设备属于机电设备的一种，是机电设备的下位概念，为实现对轨道交通的故障诊断，本领域技术人员有动机将对比文件1的检测方法应用于本申请。针对区别技术特征（2），一是是否存在将历史监测数据和实时监测数据结合起来的启示。对比文件2权利要求1的前1）至4）步骤的目的是为了建立不同交通情况的SVM模型，其中利用了“待检测路段的交通流参数”，并“将获取的交通流参数与事件数据库融合”，所得内容即为本申请中的历史监测数据；而后续步骤5）出现的“实时采集的待检测路段交通流参数”即为实时监测数据。对比文件2在本质上与本申请相同，均是对历史监测数据进行模型训练，得到问题分类模型，再根据问题分类模型对实时监测数据进行计算分析和分类。二是是否给出了选择合适的内核的启示。本申请权利要求1中“选择合适的内核”应当理解为核函数，在机器学习领域，核函数是常规的概念，核函数具有不同的类型，选择不同的核函数，就可以实现不同形式的分类器，核函数方法可以和不同的算法相结合，形成多种不同的基于核函数技术的方法，并且可以为不同的应用选择不同的核函数和算法。故“选择合适的内核”属于本领域常规技术手段。针对区别技术特征（3），即“所述步骤2）中数据分析服务器对监测数进行的预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约”，参考文献2明确记载有“数据预处理包括数据清洗、数据汇聚、数据变换和数据规约等内容”，可知已为本领域技术人员所公知，属于本领域常用技术手段。即使对比文件1采用的预处理方式为小波降噪处理，与本申请处理方法不同，但其目的是为了去除数据中的噪音，使数据更为干净准确，可理解为“数据清洗”的下位概念。本领域技术人员能够将对比文件1中的预处理根据实际需要重新定义为“数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约”。针对区别技术特征（4），对比文件3公开了一种基于Retinex理论的复杂光照下的人眼检测方法，并具体公开了使用十倍交叉验证法确定最优参数g和C，将训练样本集以及最优参数输入SVM分类器进行训练，得到人眼预测模型model。由此可见，对比文件3利用十倍交叉验证方法确定出了最优的模型参数，利用该最优的参数训练出的模型，可以提高模型的准确率和召回率。因此本领域技术人员可以从对比文件3中获得启示，应用对比文件3所公开的十倍交叉验证法来提高模型分类的准确率和召回率。针对区别技术特征（5），在对采集的数据通过相应的方法进行计算和处理时，将采集的数据存储到相应的计算机或服务器中以实现后续处理，是本领域的惯用手段。因而，将采集的数据传输到数据分析服务器中，并将本申请权利要求1步骤2)-6)的数据处理过程在数据分析服务器中实现，是本领域技术人员很容易想到的常规技术手段。对比文件1、2、3同属于机器学习、数据挖掘领域，当本领域技术人员面对该领域中如何建立准确性和召回率高的分类模型、如何进行数据预处理、以及如何具体实现轨道交通故障诊断的计算机流程等的技术问题时，能够有动机将对比文件2、3结合至对比文件1中，并结合该领域的公知技术，从整体上实现本申请权利要求1中的轨道交通故障诊断方法的技术方案。因此，在对比文件1的基础上，结合对比文件2、3以及本领域的常规技术手段以获得本申请权利要求1所要求保护的技术方案，对本领域技术人员来说是显而易见的，本申请权利要求1不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备创造性。二、本申请权利要求2-5是否具备创造性本申请权利要求2、3、4、5均为对权利要求1的进一步限定，无论是将格式化的监测数据以文本的格式或者其他常见的文件格式存储于本地文件系统中，并对数据预处理步骤提供数据支撑，还是根据对故障问题的理解和数据的特点选择与问题相关的数据，还是通过编程的方式将输入数据转换为向量模式和适用于SVM处理的空间向量模型格式，亦或是将样本划分为十份的十倍交叉验证法的原理，均为本领域技术人员容易想到的常规技术手段，故在其引用的权利要求不具备创造性的基础上，上述权利要求也不具备创造性。三、本申请权利要求6是否具备创造性本申请权利要求6请求保护一种基于SVM的轨道交通故障诊断系统。鉴于泰乐德公司对被诉决定认定的本申请权利要求6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。基于区别技术特征（1）-（3），该权利要求请求保护的技术方案所要解决的技术问题是：如何实现轨道交通的故障诊断、如何建立分类模型以实现对实时监测数据的分类处理、以及如何具体实现故障诊断系统。针对区别技术特征（1），轨道交通设备属于机电设备的一种，是机电设备的下位概念，为了实现对轨道交通的故障诊断，本领域技术人员有动机将对比文件1的有关机电设备的故障检测方法具体应用于轨道交通系统的故障诊断中，并且将数据归集组件设置在轨道交通运维部门中，以解决所要解决的技术问题。针对区别技术特征（2），对比文件2公开了一种基于优化SVM的高速公路交通事件检测方法，并具体公开了如下技术特征：通过高速公路摄像机（相当于数据归集组件）采集待检测路段的交通流参数；将获取的交通流参数与事件数据库融合，所述事件数据库为已有的交通事件历史数据（交通历史数据必然也是通过摄像机采集的，因此，相当于通过数据归集组件采集交通的历史监测数据），将融合后的数据按交通情况分组，每一组分为训练数据集和测试数据集两部分，针对每一组分别建立SVM模型，用每一组的训练数据及对针对该组建立的SVM模型进行训练，得到确切的SVM模型的决策函数，根据待检测路段的具体交通情况选择对应的SVM模型作为交通事件检测模型，对实时采集的待检测交通流参数进行检测判断（相当于对历史监测数据进行模型训练，得到分类模型，对实时监测数据进行计算分析和分类及判断；此外，以上部分隐含公开了数据归集组件采集交通的实时监测数据）。上述技术特征在对比文件2中的作用与其在本申请中的作用相同，均是根据采集的历史监测数据进行训练并建立SVM分类模型，继而通过该模型对实时监测数据进行分析和分类；此外，对比文件2中也是同样在训练模型时，将数据分为训练数据和测试数据两部分，训练数据用于对模型训练，得到相应的参数，之后使用测试数据进行测试，验证模型的泛化能力。因此，对比文件2给出了将上述技术特征应用于对比文件1以解决如何建立分类模型以实现对实时监测数据分类处理这一技术问题的技术启示。针对区别技术特征（3），在对采集的数据通过相应的方法进行计算和处理时，将采集的数据存储到相应的计算机或服务器中以实现后续的处理，是本领域的惯用手段。因而，将采集的数据传输到数据分析服务器中，数据分析服务器中包含实现相关步骤的各个组件，并限定组件之间的连接关系从而保证数据流的顺序处理，是本领域技术人员很容易想到的常规技术手段。对比文件1、2同属于机器学习、数据挖掘领域，当本领域技术人员面对该领域中如何建立分类模型以及如何具体实现轨道交通故障诊断的计算机系统等的技术问题时，能够有动机将对比文件2结合至对比文件1中，并结合该领域的公知技术，从整体上实现本申请权利要求6中轨道交通的故障诊断系统的技术方案。因此，在对比文件1的基础上，结合对比文件2以及本领域的常规技术手段以获得本申请权利要求6所要求保护的技术方案，对本领域技术人员来说是显而易见的，本申请权利要求6不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备专利法第二十二条第三款规定的创造性。四、本申请权利要求7是否具备创造性本申请权利要求7对权利要求6作了进一步限定。对于系统中的各单元、组件或模块的连接，采用数据总线、局域网或以太网等常用的数据通信方式是本领域的常规技术手段，因此为了实现数据归集组件和数据分析服务器之间的数据通信，使用以太网或者将两者集成于一个工作站内通过数据总线进行数据传输，是本领域技术人员很容易想到的数据传输方法。因此，在其引用的权利要求不具备创造性的基础上，该权利要求也不具备创造性。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上产生“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。故对其该项主张不予支持。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