원래 이름 기록: 西昌学院

本发明公开了基于边缘计算的候鸟迁徙路径实时跟踪方法、系统及电子设备，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤:获取候鸟迁徙数据，构建第一轨迹序列并对第一轨迹序列进行运动特征提取，得到第一特征曲线；对第一特征曲线进行运动模式识别，得到运动识别片段，并采用非极大值抑制算法对运动识别片段进行动态合并，得到运动识别集；基于运动识别集，采用预设的排序算法对第一轨迹序列进行重构，得到第二轨迹序列；对第二轨迹序列进行预测编码，得到预测残差序列并提取预测残差序列的残差分布特征值；基于残差分布特征值在预设的边缘节点上进行候鸟迁徙路径实时跟踪，解决了由于候鸟运动模式复杂多变，从而导致迁徙路径跟踪延迟和精度下降的问题。

本发明公开了一种基于机器学习辅助的肉羊育种方法，包括以下步骤：步骤一：多源异构数据采集：构建包含基因组、表型以及环境的多维动态数据池；步骤二：数据处理：构建高价值SNP特征库，同时基于遗传相似性构建个体关系图谱形成动态图结构；步骤三：预测模型构建：通过采用图卷积网络以及图注意力网络构建基因型‑表型映射模型，并构建共享底层特征提取器+多环境输出头的多任务学习框架，完成显式基因‑环境互作建模；步骤四：闭环反馈：构建闭环反馈系统；步骤五：模型训练：通过采用跨时间验证或系谱分组验证划分训练集与验证集；步骤六：综合育种值评估：通过输入候选个体基因型与环境参数，预测模型输出动态综合育种值。

本发明提供了一种面向种鸡选育过程的多性状协同决策支持方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：获取肉用种鸡个体的基因组序列数据、不同生理阶段的生产性状时序数据以及拮抗性状数据；根据基因组序列数据和拮抗性状数据进行遗传基础解析，得到遗传拮抗图谱；根据遗传拮抗图谱进行建模处理，构建得到以生理平衡为约束的性状表达潜力曲面；根据性状表达潜力曲面与生产性状时序数据进行个体全生命周期潜能轨迹寻优，得到理想性状发展轨迹；根据理想性状发展轨迹进行跨代育种方案联合优化处理，得到跨代交配方案；根据优化后的跨代交配方案进行行动映射，生成决策结果。本发明显著提升了种鸡选育的精准性、效率与综合遗传进展。