1.一种用于食品供应链危害物含量数据的扩充方法，其特征在于，所述方法包括：获取N组危害物含量真实源数据，每组危害物含量真实源数据中均包含有一个数据序列；

将所述N组危害物含量真实源数据中的数据序列划分为多个序列组合，每个序列组合为一个计算分组；

根据加权平均计算序列数量要求，对每个计算分组进行加权计算，获得每个计算分组分配的权重值；

根据每个计算分组分配的权重值，对每个计算分组中的数据序列进行加权平均，获得每个计算分组的数据扩充序列；

所述根据加权平均计算序列数量要求，对每个计算分组进行加权计算，获得每个计算分组分配的权重值的过程包括：根据加权平均计算序列数量要求，对于任意一个至少包含有M个数据序列的计算分组，其中M＞3，在所述计算分组中随机选择一个初始数据序列，并赋予所述初始数据序列一个随机权重；

在所述初始数据序列所在的计算分组中，通过DTW距离获取与所述初始数据序列最接近的两个数据序列，并根据所述随机权重分别赋予所述两个数据序列相同的权重；

剩余M‑3个数据序列平均分配剩余的权重；

所述根据加权平均计算序列数量要求，对每个计算分组进行加权计算，获得每个计算分组分配的权重值的过程包括：根据加权平均计算序列数量要求，对于任意一个至少包含有M个数据序列的计算分组，其中M＜4，将所述计算分组中的数据序列进行求均值计算；

将所述求均值计算的均值乘以一个随机缩放系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述N组危害物含量真实源数据中的数据序列划分为多个序列组合的过程包括：在所述N组危害物含量真实源数据中随机选择两个数据序列组合为一个序列组合 ；

在所述N组危害物含量真实源数据中随机选择两个数据序列组合为一个序列组合 ；

直至所述N组危害物含量真实源数据全部数据序列组合为一个序列组合 ，从而将所述N组危害物含量真实源数据中的数据序列划分为N‑1个序列组合 、 、 。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所有计算分组的数据扩充序列进行汇总获得一次迭代的扩充序列；

若扩充序列的迭代次数未达到预设次数，重复获得每个计算分组的数据扩充序列，直至扩充序列的迭代次数达到预设次数。

4.一种用于食品供应链危害物含量数据的扩充装置，其特征在于，所述装置包括处理器，所述处理器，被配置有处理器可执行的操作指令，以执行如下操作：获取N组危害物含量真实源数据，每组危害物含量真实源数据中均包含有一个数据序列；

将所述N组危害物含量真实源数据中的数据序列划分为多个序列组合，每个序列组合为一个计算分组；

根据加权平均计算序列数量要求，对每个计算分组进行加权计算，获得每个计算分组分配的权重值；

根据每个计算分组分配的权重值，对每个计算分组中的数据序列进行加权平均，获得每个计算分组的数据扩充序列；

所述处理器，被配置有处理器可执行的操作指令，以执行如下操作：根据加权平均计算序列数量要求，对于任意一个至少包含有M个数据序列的计算分组，其中M＞3，在所述计算分组中随机选择一个初始数据序列，并赋予所述初始数据序列一个随机权重；

在所述初始数据序列所在的计算分组中，通过DTW距离获取与所述初始数据序列最接近的两个数据序列，并根据所述随机权重分别赋予所述两个数据序列相同的权重；

剩余M‑3个数据序列平均分配剩余的权重；

所述处理器，被配置有处理器可执行的操作指令，以执行如下操作：根据加权平均计算序列数量要求，对于任意一个至少包含有M个数据序列的计算分组，其中M＜4，将所述计算分组中的数据序列进行求均值计算；

将所述求均值计算的均值乘以一个随机缩放系数。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述处理器，被配置有处理器可执行的操作指令，以执行如下操作：在所述N组危害物含量真实源数据中随机选择两个数据序列组合为一个序列组合 ；

在所述N组危害物含量真实源数据中随机选择两个数据序列组合为一个序列组合 ；

直至所述N组危害物含量真实源数据全部数据序列组合为一个序列组合 ，从而将所述N组危害物含量真实源数据中的数据序列划分为N‑1个序列组合 、 、 。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述处理器，被配置有处理器可执行的操作指令，以执行如下操作：将所有计算分组的数据扩充序列进行汇总获得一次迭代的扩充序列；

若扩充序列的迭代次数未达到预设次数，重复获得每个计算分组的数据扩充序列，直至扩充序列的迭代次数达到预设次数。