对比文件名称：2008-12-01_ES2308325T_发明专利_ES2308325T3 NEUMATICO PARA MOTOCICLETA
目标专利名称：345在多维范围上对包括可分离子系统的系统的评估CN105580031B
模型名称：专利创造性评估
### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：包括：通过确定所述神经网络的第一群互连神经元的输入与第二群互连神经元的输出之间的单向依赖性来将所述神经网络串行化成所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元，<br>**未被公开** | 对比文件说明书“Description of preferred embodiments”部分及图2描述了轮胎胎面的结构：“Tread 4 includes a bottom layer 30, a base layer 32 and a cover layer 34. The base layer 32 is located on an outer face in the radial direction of the lower layer 30... The cover layer 34 is located on an outer face in the radial direction of the base layer 32...”。 | **未公开**。目标专利中的“串行化”特指在神经网络或计算系统中，基于子系统（神经元群）之间的**单向依赖性**（即一个子系统的输出影响另一个，但反之不成立）来确定计算或数据流的顺序。对比文件公开的轮胎胎面具有底层、基层和覆盖层的三层**物理堆叠结构**，这种结构是基于空间位置（径向方向）和材料功能（如抑制发泡、提供抓地力）的静态分层，并非基于信息流或计算依赖性的“串行化”。本领域技术人员无法从轮胎的物理分层中毫无疑义地得出或合理推断出在神经网络中基于单向依赖性进行串行化处理的技术方案。两者作用根本不同：前者是物理支撑与功能分配，后者是优化计算流程。 |
| **技术特征B**：所述单向依赖性是基于所述第一群互连神经元的输入不同于所述第二群互连神经元的输出来确定的<br>**未被公开** | 对比文件未描述任何基于“输入不同于输出”来确定层间关系或依赖性的内容。 | **未公开**。技术特征B进一步限定了如何确定“单向依赖性”，即通过比较不同神经元群的输入和输出来判断。对比文件完全没有涉及任何关于“输入”与“输出”不同的比较，或基于此来确定层间关系的内容。轮胎各层是预先设计好的材料组合，其关系由物理位置和材料特性（如发泡温度）决定，而非通过分析动态的输入/输出信号来确定。 |
| **技术特征C**：基于所述第一群互连神经元的第一输入参数是否影响所述第一群互连神经元来修剪所述第一输入参数<br>**未被公开** | 对比文件说明书“Description of preferred embodiments”部分描述了各层材料的选择：“The bottom layer 30, the base layer 32 and the cover layer 34 are constituted with a rubber material crosslinked... A foaming surface Tb of the layer of base 32 is greater than a foaming temperature Tc of the layer of cover 34...”。 | **未公开**。目标专利中的“修剪输入参数”是指在参数评估（扫掠）过程中，**动态地移除**那些被判定为不影响特定子系统输出的参数，以减少计算复杂度。对比文件描述了为轮胎的不同层（底层、基层、覆盖层）选择具有不同发泡温度的橡胶材料，以满足不同的性能需求（如耐久性、抓地力）。这是一种**静态的材料选择或配方设计**，目的是优化最终产品的性能，而不是在评估过程中为了效率而动态地省略某些输入参数。本领域技术人员无法从材料选择中推导出在参数扫掠中修剪不影响子系统的输入参数这一技术手段。 |
| **技术特征D**：基于所述第二群互连神经元的第二输入参数是否影响所述第二群互连神经元来修剪所述第二输入参数。<br>**未被公开** | 同技术特征C引用。 | **未公开**。理由同技术特征C。对比文件对各层材料的规定是整体设计的一部分，并非针对“第二群互连神经元”（在轮胎中无对应物）进行动态的参数修剪过程。 |
| **技术特征E**：其特征在于，所述串行化和/或所述修剪至少部分地取决于存储器存储要求、存储器访问时间和/或计算时间。<br>**未被公开** | 对比文件全文未提及任何与“存储器存储要求”、“存储器访问时间”或“计算时间”相关的内容。 | **未公开**。技术特征E引入了基于计算资源（存储器、时间）进行优化的考量，这是典型的计算机系统或算法优化特征。对比文件涉及的是实体摩托车轮胎的制造与性能测试，完全不涉及任何数字计算、存储或访问时间等计算机资源的概念。两者技术领域和解决的问题截然不同。 |
| **技术特征F**：其特征在于，进一步包括基于以下各项来定义所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元：所述神经网络的连通性和/或监视所述参数扫掠的活跃性水平。<br>**未被公开** | 对比文件未描述基于“连通性”或“监视参数扫掠的活跃性水平”来定义轮胎各层。 | **未公开**。技术特征F限定了如何定义“神经元群”（子系统）的两种具体方式：基于网络连通性，或基于监视参数扫掠过程中的活跃性水平。对比文件中轮胎各层（底层、基层、覆盖层）是基于其物理位置、功能（如承受热量、提供抓地力）和材料特性（发泡温度）预先定义好的静态结构，并非通过分析动态的“连通性”图或监视“参数扫掠”过程来定义的。 |
| **技术特征G**：其特征在于，进一步包括：对于所述扫掠的每一步骤，存储所述第一群互连神经元的输出和所述第二群互连神经元的所述输出。<br>**未被公开** | 对比文件未描述任何“扫掠步骤”或“存储输出”的过程。 | **未公开**。技术特征G涉及在参数扫掠这一具体计算过程中，对中间结果（各子系统输出）进行存储。对比文件中关于轮胎测试的部分（如“Sensory evaluation”和“Evaluation of the Performance of Durability”）是对成品轮胎整体性能的评估，并非一个逐步改变输入参数并存储每个子系统中间输出的“扫掠”过程。 |
| **技术特征H**：其特征在于，进一步包括评估所述神经网络的输出以确定期望的参数值集。<br>**隐含公开** | 对比文件说明书“Examples”部分描述了轮胎的性能测试与评估：“Sensory evaluation... asked that the Driver will evaluate the grip performance... Evaluation of the Performance of Durability... shows a speed at which damage is generated.” 以及根据评估结果选择材料配方的过程（参见Table 2）。 | **隐含公开**。目标专利中“评估神经网络的输出以确定期望的参数值集”是指通过分析系统在不同参数下的输出表现，来筛选出最优的参数组合。对比文件明确记载了对制成的轮胎进行感官评价（抓地力）和高速耐久性测试（损坏发生时的速度），并根据这些**测试结果（即“输出”）** 来评判不同材料配方（可视为“参数值集”）的优劣（参见Table 2中不同示例和比较例的结果）。尽管领域不同（轮胎制造 vs. 神经网络优化），但本领域技术人员可以理解，这是一种通用的工程方法：**通过评估系统（轮胎）的输出性能，来确定其构成部分（各层材料配方）的期望值**。因此，可以合理推断对比文件隐含公开了“评估输出以确定期望参数值集”这一技术特征。 |
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