刘畅　陈安安

摘 要：本文通过案例分析，给出了在进行公知常识证据检索时可采用的一些检索策略，用以提高检索效率。

关键词：公知常识;高效检索

审查过程中，经常需要引用公知常识，而在审查意见通知书中引用的公知常识应当是确凿的，如果申请人对引用的公知常识提出异议，应当能够说明理由或提供相应的证据予以说明。因此，审查过程中，经常需要针对权利要求中的某些特征进行公知常识证据的检索，而对于不同的特征采用不同的策略，可以更加高效、准确的获得证据。下面就不同情况进行举例分析。

1、直接使用专业技术用语

案例1：

举证特征：通过继承Thread类、实现Runnable接口两种方式启动线程。

举证证据：继承Thread类和实现Runnable接口都可以实现多线程（“11.2.4 比较继承Thread类和实现Runnable接口”，欧二强，《Java编程手记 从实践中学习Java》，清华大学出版社，第338-341页，2013年6月）。

检索策略：针对特征中出现的专业的技术用语，可直接使用其进行检索。本例中，可直接使用“Thread”、“Runnable”、“多线程”进行检索。

案例2：

举证特征：在GPU上使用Point Add、Point Double运算实现点乘运算。

举证证据：基本的点乘运算可以通过反复进行倍点和点加进行（《现代密码算法工程》，路而红，清华大学出版社，2012年，全文，重点参见第199-201页）。

检索策略：针对特征中出现的专业的英文技术用语，可使用其对应的中文技术用语进行检索。本例中，可直接使用“点加”、“倍点”、“点乘”进行检索。

2、使用可描述特征实质的准确关键词

案例3：

举证特征：所述命令原型预先关联一个匹配等级，如果存在匹配的命令原型，还计算所述目标命令与所存在命令原型的匹配等级。

举证证据：在实际问题中，特别在一些匹配对象较为复杂的情形，要求“完全相同”才算匹配是不现实的;如果用某种贴近度来描述两个模糊对象间的匹配程度，则要选一个接近1的数 ，当两者的贴近度大于等于 时就称两者 -匹配;用户可用一个“模糊关键词集” 来进行检索了，即逐步计算 与库中各正文的模糊关键词集 之间的语义关联度 ，若对某个量 有 ，则称 所代表的正文 ，和 是 -关联的，不妨就取 作为用 从库中检索出的结果;这里可选取不同的 值来控制检索的“精度”;显然， 越大，能从库中检索出的结果越少，而且所得的结果正文的语义越能被检索关键词集 所近似地表示（“14.2 模糊匹配与检索”，何新贵，《模糊知识处理的理论与技术（第2版）》，国防工业出版社，1998年4月，第421-423页）。

检索策略：上述特征中使用的是“匹配等级”，通过上述针对“匹配等级”的描述，可分析出其实质即是类似于模糊匹配的精度，因此，本例中，可使用“模糊匹配”、“精度/匹配度”进行检索。

案例4：

举证特征：若所述交易请求超出最大处理时长，则向用户终端发送信息，以告知所述用户终端所述交易请求正在处理，处于正常工作狀态。

举证证据：在关于可用性的文献中，最经得起时间考验的建议是，除非系统能够做到真正地即时响应，否则你可能需要一些反馈机制;一般来说，好的用户反馈和问题/应用程序/系统的复杂性之间有紧密的关系;我的方式是将你能够提供的反馈首先进行广泛的特征描述;当你需要向用户提供持续的反馈时，显示完成的百分比进展情况是你最好的选择;它让用户了解到系统正在处理他们的请求，更好的是，如果时间太长，他们可以取消这个请求（“10.4.3 对用户的响应”，Luke Hohmann，《超越软件架构创建和维护优秀解决方案》，中国电力出版社，2005年5月，第149-150页）。

检索策略：通过上述特征的描述可分析出其实质即是在超时的情况下使用户得到反馈，因此，本例中，可使用“超时”、“用户”、“反馈”进行检索。

3、使用特征的功能/作用

案例5：

举证特征：获取所述终端在预定时间段内在任意方向上产生的翻转角度，并将最大的翻转角度作为第一翻转角度。

举证证据：即使设备处于完全静止的状态，加速计所返回的数据仍会有轻微的波动，此外，我们通常不会直接使用这些数据，而会先通过某些方法来校准和过滤;当使用加速计数据来检测设备的当前方向时，我们需要从原始数据中筛选出仅受重力影响的部分;当使用加速计数据来检测设备的实时运动时，就需要把突然的运动变化数据从受重力影响的部分中独立出来（“6.1.3 重力感应事件处理机制”，《Cocos2D权威指南》，王寒，机械工业出版社，2013年3月）。

检索策略：通过对整个权利要求的分析可知，上述特征的作用为过滤数据中的噪声，因此，本例中，可使用“过滤/滤波”、“加速计/陀螺仪”、“运动”进行检索。

4、使用其他信息

案例6：

举证特征：基于各像素的色彩分量值对当前logistic混沌映射的状态变量进行扰动操作，得到扰动后的logistic混沌映射的状态变量。

举证证据：混沌系统具有遍历性和对初值的敏感性的特点，因此，解决退化问题的另一种思路就是通过外加信号对混沌系统进行扰动，周红等人和桑涛等人分别给出使用m序列和满足均匀分布的伪随机序列对混沌系统的状态变量进行扰动的方法，Cermák提出了对混沌系统的参数进行扰动的方法，自此，基于扰动的补偿方法引起了人们的极大兴趣，各种扰动算法不断涌现，扰动是一种非常有效的工程补救策略，可以显著改善动力学特性（“5.3.1 数字混沌系统的动力学退化和补救”，胡汉平，《混沌保密通信学》，湖北科学技术出版社，2015年9月，第96页）。

检索策略：直接使用上述特征中的“混沌”、“状态变量”、“扰动”等词进行检索时结果量大，且无法确保结果是对状态变量进行扰动，检索效率较低。在检索对比文件过程中，发现上述特征出现在多篇期刊/论文章，而通常在教科书等的背景、引言等部分会介绍技术现状等内容，因此，使用上述期刊/论文的作者或名称进行检索。本例中，可使用“周红”、“混沌”进行检索。

本文通过上述案例的分析，给出了在进行公知常识证据检索时可采用的一些检索策略，用以提高检索效率。审查过程中，应坚持“正确理解发明、确定发明构思、牢固树立证据意识、以证据为支撑形成审查结论”的审查思路，正确认定和使用公知常识，以证据审实质，做出令申请人信服的审查意见通知书，持续提升社会满意度，为建设让人民群众满意的模范机关作出努力。

作者简介：

刘畅（1990-），女，硕士，助理研究员，研究方向：存储器、系统级程序控制、商业方法.

陈安安（1989-），女，硕士，助理研究员，研究方向：程序控制、编码译码（等同第一作者）.