粮食均衡抽样方法及装置

摘要

本发明实施例提供的一种粮食均衡抽样方法及装置，涉及粮食抽样技术领域。所述方法包括基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得n个粮食加工区域的比值；将n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列；基于分治法，将粮食加工区域序列分割为t个子序列，以获得t个采样区域；计算每个采样区域内的各元素的累加和，并分别将累加和乘以预设采样常数，以分别获得各个采样区域的采样次数；若采样次数大于0，则基于采样次数、采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。采用分治法实现多个粮食加工区域的均衡抽样。

权利要求

1.一种粮食均衡抽样方法，其特征在于，所述方法包括：

基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值；

将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列；

基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；

计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，以分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值；

若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列，包括：将所述n个粮食加工区域的比值进行降序排列，获得粮食加工区域序列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值，包括：基于 分别获得所述n个粮食加工区域的比值，其中，

wi为第i个粮食加工区域的粮食加工量，W为粮食加工总量，pi为第i个粮食加工区域的比值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域，包括：获取所述粮食加工区域序列中的一部分序列，并将所述一部分序列作为递归子结构以及根据 计算得到所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离，其中，xixi+1…xj为所述递归子结构，xi为所述递归子结构中最大元素，xj为所述递归子结构中最小元素，cij为所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离；

若j>i，cij≥s，则根据 计算得到所述递归子结构中元素的均值，其中，s为预设分割阈值，a为所述递归子结构中元素的均值，k为断开位置值，k∈{i,i+1,…,j-1}且满足xk≥a和xk+1

根据mij＝k|xk≥a,xk+1

递归求出第一递归子序列的断开位置，xi…xk为所述第一递归子序列，mik为所述第一递归子序列的断开位置，以及递归求出第二递归子序列的断开位置，xk+1…xj为所述第二递归子序列，mk+1,j为所述第二递归子序列的断开位置；

基于以上步骤，计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，以获得t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，以获得t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域，包括：计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，获得位置断开序列并将所述位置断开序列进行升序排列，以获得t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；

其中，所述t个采样区域为 为所述

位置断开序列，x1x2…xn为所述粮食加工区域序列。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，获得位置断开序列，包括：获取一个线性表，t＝0为所述线性表的初始位置；

若j>i和mij≠0，则基于t＝t+1，St＝mij进行递归计算并将计算结果依次存储到所述线性表中，直到j＝i或者cij

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数，包括：若所述采样次数大于0，则基于 q＝Si+1,…,Si+1，获得该粮食加工区域的抽样次数，其中， 为第i个采样区域，vq为该粮食加工区域的抽样次数，Ri为所述采样次数，Qi为所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和，xq为该采样区域内的粮食加工区域的比值。

8.一种粮食均衡抽样装置，其特征在于，所述装置包括：

比值获得单元，用于基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值；

序列获得单元，用于将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列；

分割单元，用于基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；

采样次数获得单元，用于计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值；

抽样次数获得单元，用于若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述序列获得单元包括：

序列获得子单元，用于将所述n个粮食加工区域的比值进行降序排列，获得粮食加工区域序列。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述分割单元包括：

相对距离获得子单元，用于获取所述粮食加工区域序列中的一部分序列，并将所述一部分序列作为递归子结构以及根据 计算得到所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离，其中，xixi+1…xj为所述递归子结构，xi为所述递归子结构中最大元素，xj为所述递归子结构中最小元素，cij为所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离；

均值获得子单元，用于若j>i，cij≥s，则根据 计算得到所述递归子结构中元素的均值，其中，s为预设分割阈值，a为所述递归子结构中元素的均值，k为断开位置值，k∈{i,i+1,…,j-1}且满足xk≥a和xk+1

断开位置获得子单元，用于根据mij＝k|xk≥a,xk+1

递归计算子单元，用于递归求出第一递归子序列的断开位置，xi…xk为所述第一递归子序列，mik为所述第一递归子序列的断开位置，以及递归求出第二递归子序列的断开位置，xk+1…xj为所述第二递归子序列，mk+1,j为所述第二递归子序列的断开位置；

采样区域获得子单元，用于基于以上步骤，计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，以获得t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域。

说明书

粮食均衡抽样方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及粮食抽样技术领域，具体而言，涉及一种粮食均衡抽样方法及装置。

背景技术

[0002] 为了预估全国粮食加工过程中粮食损失浪费问题，需要对全国粮食加工企业进行大规模采样。由于受人力、物力、以及财力限制，抽样的次数往往是有限的。由于不同粮食主产区的粮食加工量不同，故需要制定合理的抽样方案。理论上，粮食加工越多的区域越多采样，粮食加工越少的区域越少采样。对于某种粮食，全国不同的省、自治区、自辖市对该种粮食的加工量存在很大差异。许多省份由于加工该种粮食的量比较少，导致这些省份的粮食无法被采样。然而，将这些省份加工粮食的总量比较大，如果不进行采样，将导致全国粮食的预估出现严重失真，目前缺少合理的抽样方案。

发明内容

[0003] 有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种粮食均衡抽样方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

[0004] 第一方面，本发明实例提供了一种粮食均衡抽样方法，所述方法包括基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值；将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列；基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，以分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值；若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。

[0005] 第二方面，本发明实施例提供了一种粮食均衡抽样装置，所述装置包括比值获得单元，用于基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值；序列获得单元，用于将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列；分割单元，用于基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；采样次数获得单元，用于计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值；抽样次数获得单元，用于若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。

[0006] 本发明实施例提供的一种粮食均衡抽样方法及装置，通过基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值；将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列；基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，以分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值；若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。采用分治法将多个粮食加工区域划分为不同的采样区域，再对每个采样区域进行分层抽样，实现多个粮食加工区域的均衡抽样。

[0007] 本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

[0008] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

[0009] 图1为一种可应用于本申请实施例中的电子设备的结构框图；

[0010] 图2为本发明第一实施例提供的粮食均衡抽样方法的流程图；

[0011] 图3为本发明第一实施例提供的2016年全国水稻加工量的数据示意图；

[0012] 图4为本发明第一实施例提供的T＝50，s＝0.4的均衡抽样结果示意图；

[0013] 图5为本发明第一实施例提供的T＝50，s＝0.6的均衡抽样结果示意图；

[0014] 图6为本发明第一实施例提供的T＝50，s＝0.8的均衡抽样结果示意图；

[0015] 图7为本发明第二实施例提供的粮食均衡抽样装置的结构框图。

具体实施方式

[0016] 下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0017] 应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0018] 请参阅图1，图1示出了一种可应用于本申请实施例中的电子设备100的结构框图。该电子设备100可以作为用户终端，也可以是计算机或服务器，所述用户终端可以为手机或平板电脑。如图1所示，电子设备100可以包括存储器110、存储控制器111、处理器112和粮食均衡抽样装置。

[0019] 存储器110、存储控制器111、处理器112各元件之间直接或间接地电连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件之间可以通过一条或多条通讯总线或信号总线实现电连接。粮食均衡抽样方法分别包括至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器110中的软件功能模块，例如所述粮食均衡抽样装置包括的软件功能模块或计算机程序。

[0020] 存储器110可以存储各种软件程序以及模块，如本申请实施例提供的粮食均衡抽样方法及装置对应的程序指令/模块。处理器112通过运行存储在存储器110中的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本申请实施例中的粮食均衡抽样方法。存储器110可以包括但不限于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。

[0021] 处理器112可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。其可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

[0022] 第一实施例

[0023] 请参阅图2，本发明实施例提供了一种粮食均衡抽样方法，所述方法包括：

[0024] 步骤S200：基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值。

[0025] 具体地，基于 分别获得所述n个粮食加工区域的比值，其中， wi为第i个粮食加工区域的粮食加工量，W为粮食加工总量，pi为第i个粮食加工区域的比值。

[0026] 在本实施例中，设能进行某种粮食加工的省、自治区和直辖市总共有n个，且这n个粮食加工区域在某一年对该种粮食的年加工量为wi(i＝1,2,…,n)万吨，即获取到n个粮食加工区域的粮食加工量，则在这一年该种粮食的加工总量W为：

[0027]

[0028] 公式(1)中，wi为第i个粮食加工区域的粮食加工量，W为粮食加工总量。所述粮食可以包括稻谷、小麦、花生、大豆、油菜籽等等。

[0029] 基于公式(2)，分别获得所述n个粮食加工区域的比值pi(i＝1,2,…,n)，即是在这一年每个加工区域的粮食加工量占该种粮食的加工总量的百分比：

[0030]

[0031] 其中，公式(2)为所述预设的比重计算规则。

[0032] 步骤S210：将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列。

[0033] 排序可以是升序排列或者降序排列。在本实施例中，将所述n个粮食加工区域的比值进行降序排列，获得粮食加工区域序列。

[0034] 例如，对获得的所述n个粮食加工区域的比值P＝p1p2…pn进行降序排列，获得新的百分比序列X＝x1x2…xn，其中x1≥x2≥…≥xn，即新的百分比序列X＝x1x2…xn为所述粮食加工区域序列。

[0035] 步骤S220：基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域。

[0036] 为了实现对粮食加工区域进行分层抽样，需要对呈降序排列的粮食加工区域序列进行分割，即将一个降序序列分割成若干个互不重叠的降序序列。

[0037] 基于步骤S220，获取所述粮食加工区域序列中的一部分序列，并将所述一部分序列作为递归子结构以及根据 计算得到所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离，其中，xixi+1…xj为所述递归子结构，xi为所述递归子结构中最大元素，xj为所述递归子结构中最小元素，cij为所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离。

[0038] 例如，设序列xixi+1…xj为所述粮食加工区域序列X＝x1x2…xn中的一部分，则有xi≥xj>0。因此，有下列不等式成立：

[0039]

[0040] 设 是xi和xj之间的相对距离，则由(3)式得出0≤cij<1。如果想将一个降序序列xixi+1…xj变成两个降序序列，则需要确定其断开位置。设预设分割阈值为s，且0≤s<1，不妨进行如下约定：若cij≥s，则可将xixi+1…xj断裂成两个降序序列，否则，不能断开。如果可以断开，则不妨设断开位置为mij。

[0041] 进一步地，若j>i，cij≥s，则根据 计算得到所述递归子结构中元素的均值，其中，s为预设分割阈值，a为所述递归子结构中元素的均值，k为断开位置值，k∈{i,i+1,…,j-1}且满足xk≥a和xk+1

[0042] 根据mij＝k|xk≥a,xk+1

[0043] 例如，根据公式(4)，获得递归子结构xixi+1…xj的均值a。

[0044]

[0045] 显然，一定存在唯一的k∈{i,i+1,…,j-1}，使得xk≥a和xk+1

[0046] mij＝k|xk≥a,xk+1

[0047] 由上述分析可知，若j>i和cij≥s，则递归子结构xixi+1…xj可以断开成第一递归子序列 和第二递归子序列

[0048] 因此，递归子结构xixi+1…xj可以根据公式(5)递归地分割如下：

[0049]

[0050] 递归求出第一递归子序列的断开位置，xi…xk为所述第一递归子序列，mik为所述第一递归子序列的断开位置，以及递归求出第二递归子序列的断开位置，xk+1…xj为所述第二递归子序列，mk+1,j为所述第二递归子序列的断开位置。

[0051] 第一递归子序列和第二递归子序列的断开位置k通过(5)和(6)式递归地求解。

[0052] 基于以上步骤，计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，以获得t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域。

[0053] 如果j≤i或cij

[0054] 进一步地，由求mij的递归算法可知，若mij＝0，则表示粮食加工区域序列xixi+1…xj不需要断开。若mij≠0，则mij为xixi+1…xj的断开位置。x1x2…xn最多也只有n-1个断开位置。为了方便求出x1x2…xn经过断开后的所述子序列，不妨将x1x2…xn的所有断开位置用线性表表示。

[0055] 获取一个线性表，t＝0为所述线性表的初始位置；

[0056] 若j>i和mij≠0，则基于t＝t+1，St＝mij进行递归计算并将计算结果依次存储到所述线性表中，直到j＝i或者cij

[0057] 例如，获取一个线性表，t＝0为所述线性表的初始位置；若j>i和mij≠0，则递归过程g(xi…xj)执行如下：

[0058] t＝t+1，St＝mij；

[0059] 递归执行

[0060] 递归执行 直到不满足j>i和mij≠0，递归过程结束。

[0061] 通过上述递归过程，计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，获得位置断开序列并将所述位置断开序列进行升序排列，以获得t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；

[0062] 其中，所述t个采样区域为 i＝0,1,…t-1，S0＝1，St＝n，S1S2…St-1为所述位置断开序列，x1x2…xn为所述粮食加工区域序列。

[0063] 具体地，递归求解获得所述粮食加工区域序列x1x2…xn的位置断开序列S1S2…St。对S1S2…St的元素进行升序排列，可以使得S1≤S2≤…≤St。令S0＝1和St+1＝n，则x1x2…xn断开成t个子序列如下： i＝0,1,…t-1，将每个子序列作为一个采样区域，x1x2…xn可以断开成t个采样区域，即 i＝0,1,…t-1。

[0064] 步骤S230：计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，以分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值。

[0065] 具体地，t个采样区域： i＝0,1,…t-1，计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，即：

[0066]

[0067] 公式(7)中，i＝0,1,…,t-1，Qi为第i个采样区域的各元素的累加和。所述元素为粮食加工区域的比值，即 i＝0,1,…t-1。

[0068] 再根据各个采样区域内的各元素的累加和乘以预设采样常数，以分别获得各个所述采样区域的采样次数，即：

[0069] Ri＝[QiT]       (8)

[0070] 公式(8)中，i＝0,1,…,t-1，Ri为第i个采样区域的采样次数，Qi为第i个采样区域的各元素的累加和，T为预设采样常数，可以根据实际需求而设定，例如，T可以为50，表示对所有粮食加工区域的加工量进行50次采样。

[0071] 步骤S240：若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。

[0072] 基于步骤S240，若所述采样次数大于0，则基于 q＝Si+1,…,Si+1，获得该粮食加工区域的抽样次数，其中， i＝0,1,…t-1为第i个采样区域，vq为该粮食加工区域的抽样次数，Ri为所述采样次数，Qi为所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和，xq为该采样区域内的粮食加工区域的比值。

[0073] 具体地，若在第i个采样区域 i＝0,1,…t-1的采样次数Ri大于0，则存在该区域内采样次数的分配问题，具体如下：

[0074]

[0075] 公式(9)中，vq为该粮食加工区域的抽样次数，Ri为所述采样次数，Qi为所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和，xq为该采样区域内的粮食加工区域的比值。公式(9)为所述分配抽样计算规则。由于舍入误差，一定存在 和 (i＝0,1,…,t-1)。例如，xq可以表示为第q个粮食加工区域(第q个省份)加工该粮食的百分比，vq可以表示为在该粮食加工区域(省份)分配的抽样次数。

[0076] 为了进一步地说明本发明的有益效果，在本实施例中，将本发明实施例提供的粮食均衡抽样方法应用于2016年全国稻谷加工量的均衡抽样方案设计中。请参阅图3，图3为本发明第一实施例提供的2016年全国水稻加工量的数据示意图，图3中，加工量的单位为万吨，2016年全国水稻加工量为12749万吨，一共29个粮食加工区域(省、自治区和直辖市)以及各个粮食加工区域的加工量。

[0077] 基于图3所示的数据，应用本发明实施例提供的粮食均衡抽样方法，预设采样常数T为50即对2016年全国稻谷加工量进行50次采样，预设分割阈值s取为0.4，均衡抽样结果如图4所示，第一列表示采样区域，第二类表示该采样区域内的加工比例，第三列表示该采样区域内的各稻谷加工区域，第四列表示该采样区域内的各稻谷加工区域的加工比例，第五列表示表示该采样区域内的各稻谷加工区域的抽样次数，第六列表示该采样区域总的抽样次数。一共获得了12个采样区域以及各稻谷加工区域的抽样次数。

[0078] 同理，当预设采样常数T为50，预设分割阈值s取为0.6，均衡抽样结果如图5所示，一共获得了9个采样区域以及各稻谷加工区域的抽样次数。当预设采样常数T为50，预设分割阈值s取为0.8，均衡抽样结果如图6所示，一共获得了6个采样区域以及各稻谷加工区域的抽样次数。

[0079] 针对我国粮食加工区域的合理采样问题，本发明实施例提出用分治法实现加工区域的均衡采样。通过均衡采样，可以使全国的粮食预估更加精准。一个均衡采样的方案，既考虑了粮食主产区应该多分配样本数，又考虑粮食少产区的采样数问题。因此本发明实施例提供的粮食均衡抽样方法可以很好地解决粮食加工区域的合理采样问题。

[0080] 本发明实施例提供的一种粮食均衡抽样方法，通过基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值；将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列；基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域；计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，以分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值；若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。采用分治法将多个粮食加工区域划分为不同的采样区域，再对每个采样区域进行分层抽样，实现多个粮食加工区域的均衡抽样。

[0081] 第二实施例

[0082] 请参阅图7，本发明实施例提供了一种粮食均衡抽样装置300，所示装置300包括：

[0083] 比值获得单元310，用于基于获取的n个粮食加工区域的粮食加工量以及预设的比重计算规则，分别获得所述n个粮食加工区域的比值。

[0084] 作为一种实施方式，比值获得单元310可以包括比值获得子单元311。

[0085] 比值获得子单元311，用于基于 分别获得所述n个粮食加工区域的比值，其中， wi为第i个粮食加工区域的粮食加工量，W为粮食加工总量，pi为第i个粮食加工区域的比值。

[0086] 序列获得单元320，用于将所述n个粮食加工区域的比值进行排序，获得粮食加工区域序列。

[0087] 作为一种实施方式，序列获得单元320可以包括序列获得子单元321。

[0088] 序列获得子单元321，用于将所述n个粮食加工区域的比值进行降序排列，获得粮食加工区域序列。

[0089] 分割单元330，用于基于分治法，将所述粮食加工区域序列分割为t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域。

[0090] 作为一种实施方式，分割单元330可以包括相对距离获得子单元331、均值获得子单元332、断开位置获得子单元333、递归计算子单元334以及采样区域获得子单元335。

[0091] 相对距离获得子单元331，用于获取所述粮食加工区域序列中的一部分序列，并将所述一部分序列作为递归子结构以及根据 计算得到所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离，其中，xixi+1…xj为所述递归子结构，xi为所述递归子结构中最大元素，xj为所述递归子结构中最小元素，cij为所述递归子结构中最大元素与最小元素的相对距离。

[0092] 均值获得子单元332，用于若j>i，cij≥s，则根据 计算得到所述递归子结构中元素的均值，其中，s为预设分割阈值，a为所述递归子结构中元素的均值，k为断开位置值，k∈{i,i+1,…,j-1}且满足xk≥a和xk+1

[0093] 断开位置获得子单元333，用于根据mij＝k|xk≥a,xk+1

[0094] 递归计算子单元334，用于递归求出第一递归子序列的断开位置，xi…xk为所述第一递归子序列，mik为所述第一递归子序列的断开位置，以及递归求出第二递归子序列的断开位置，xk+1…xj为所述第二递归子序列，mk+1,j为所述第二递归子序列的断开位置。

[0095] 采样区域获得子单元335，用于基于以上步骤，计算得出所述粮食加工区域序列的所有断开位置，以获得t个子序列，将每个子序列作为一个采样区域，以获得t个采样区域。

[0096] 作为一种实施方式，采样区域获得子单元335可以包括线性表获得子单元336和断开序列获得子单元337。

[0097] 线性表获得子单元336，用于获取一个线性表，t＝0为所述线性表的初始位置。

[0098] 断开序列获得子单元337，用于若j>i和mij≠0，则基于t＝t+1，St＝mij进行递归计算并将计算结果依次存储到所述线性表中，直到j＝i或者cij

[0099] 采样次数获得单元340，用于计算每个所述采样区域内的各元素的累加和，并分别将所述累加和乘以预设采样常数，分别获得各个所述采样区域的采样次数，其中，所述元素为粮食加工区域的比值。

[0100] 抽样次数获得单元350，用于若所述采样次数大于0，则基于所述采样次数、所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和、该采样区域内的粮食加工区域的比值以及分配抽样计算规则，获得该粮食加工区域的抽样次数。

[0101] 作为一种实施方式，抽样次数获得单元350可以包括抽样次数获得子单元351。

[0102] 抽样次数获得子单元351，用于若所述采样次数大于0，则基于 q＝Si+1,…,Si+1，获得该粮食加工区域的抽样次数，其中， i＝0,1,…t-1为第i个采样区域，vq为该粮食加工区域的抽样次数，Ri为所述采样次数，Qi为所述采样次数对应的采样区域内的各元素的累加和，xq为该采样区域内的粮食加工区域的比值。

[0103] 以上各单元可以是由软件代码实现，此时，上述的各单元可存储于存储器110内。以上各单元同样可以由硬件例如集成电路芯片实现。

[0104] 本发明实施例提供的粮食均衡抽样装置300，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

[0105] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

[0106] 另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

[0107] 所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0108] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

[0109] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

[0110] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。