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龙图腾网获悉南京卫岗乳业有限公司;江苏省农业科学院;江苏省气象服务中心;南京风信科技发展有限公司;南京气象科技创新研究院申请的专利基于智能大数据分析的高温天气奶牛抗逆性育种调控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121119447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511641991.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于智能大数据分析的高温天气奶牛抗逆性育种调控方法是由田雨;王慧利;罗晓春;史潇;唐波;林志平;连红;张国礼设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能大数据分析的高温天气奶牛抗逆性育种调控方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于智能大数据分析的高温天气奶牛抗逆性育种调控方法，涉及奶牛育种技术领域。包括：构建多维度奶牛抗逆性数据采集体系，采集高温环境下奶牛基础信息、表型、分子及环境胁迫数据；对初始奶牛数据进行抗逆性导向的预处理与特征工程，构建高温抗逆性特征库；基于抗逆性特征向量构建育种调控模型，根据分子标记辅助选择与分布式学习优化；基于优化抗逆性育种调控模型得到个性化抗逆性育种调控方案；应对未知高温胁迫与新型抗逆性需求，启动零基础学习与应急育种策略。本发明通过采用XGBoost‑BN混合模型构建育种调控模型，迁移学习与分布式协同过滤学习优化模型，实现育种调控体系持续优化与适应性提升。

本发明授权基于智能大数据分析的高温天气奶牛抗逆性育种调控方法在权利要求书中公布了：1.基于智能大数据分析的高温天气奶牛抗逆性育种调控方法，其特征在于，包括： S1：构建多维度奶牛抗逆性数据采集体系，采集高温环境下奶牛基础信息、表型、分子及环境胁迫数据，得到初始奶牛数据； S2：对所述初始奶牛数据进行抗逆性导向的预处理与特征工程，构建高温抗逆性特征库，得到标准化抗逆性特征向量； S3：根据所述抗逆性特征向量构建育种调控模型，根据分子标记与分布式学习优化育种调控模型，得到优化抗逆性育种调控模型； S31：根据抗逆性特征向量计算个体抗逆性综合评分，根据评分初选抗逆性核心数据，采用分层抽样将抗逆性核心数据划分为训练集、验证集、测试集； S32：使用XGBoost-BN混合模型构建初始抗逆性育种调控模型，融合分子标记与表型数据； S321：对训练集数据进行分子标记数据与表型数据进行标准化处理，输出标准化特征矩阵，初筛分子标记-表型潜在因果关系得到分子标记因果关系清单； S322：将所述标准化特征矩阵输入XGBoost模块进行训练，以抗逆性综合评分为预测目标，通过交叉验证优化模型超参数，得到抗逆性评分预测模型，基于决策树节点分裂增益，计算并输出特征重要性排序； S323：将分子标记因果关系清单和特征重要性排序，调整节点间有向边，并通过训练集数据计算各节点条件概率表，优化贝叶斯网络结构，得到抗逆性因果网络； S324：将抗逆性评分预测模型与抗逆性因果网络进行模块融合，输出初始抗逆性育种调控模型； S33：采用迁移学习与分布式协同过滤学习优化模型，适配抗逆性育种场景，得到优化抗逆性育种调控模型； S4：根据所述优化抗逆性育种调控模型进行育种调控得到核心群阶段性选育结果，根据选育结果动态调整调控方案，得到个性化抗逆性育种调控方案； S5：应对未知高温胁迫与新型抗逆性需求，在个性化抗逆性育种调控方案基础上启动零基础学习与应急育种策略； S51：收集奶牛实时抗逆性特征、表型及环境数据，当满足余弦相似度均小于预设的阈值，判定为未知抗逆性问题，将所述未知抗逆性问题进行分类，得到未逆问题分类； S52：根据所述未逆问题分类通过元学习算法挖掘异常表型与已知特征链的关联性，构建新型问题-策略关联模型； S521：提取所述未逆问题分类中的异常表型特征； S522：将异常表型特征映射到已知特征空间，运用元学习算法寻找异常表型与已知特征链的关联性； S523：提取出近缘物种的保守抗逆机制； S524：将所述异常表型与已知特征链的关联性与近缘物种的保守抗逆机制进行结合构建新型问题-策略关联模型； S53：根据新型问题-策略关联模型进行物理规则库构建，整合高温生理代谢规则、分子调控规则、育种应急规则，依据不同类型的问题生成应急策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京卫岗乳业有限公司;江苏省农业科学院;江苏省气象服务中心;南京风信科技发展有限公司;南京气象科技创新研究院，其通讯地址为：211000 江苏省南京市江宁区禄口街道蓝天路366号(江宁开发区)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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