DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料與方法 2.1. 调节血糖能力测试 2.1.1. 益生菌冻干粉末制备 GKM3、GKM5及GKS6培养于5 L MRS培养基中，经37℃、16小时培养后，以8000 rpm、20℃、离心30分钟去除上清液，取得菌体，混入含20%脱脂奶粉液后，冷冻真空干燥而得。保存于−20℃备用，试验时取出调整菌数为5 × 10 9 CFU/g供喂饲。 2.1.2. 试验动物与饲养 四十只雄性C57BL/6JNarl小鼠购自国家实验研究院实验动物中心(台湾，台北)。经过一周的观察期，将小鼠随机分组；共分四组，包括水对照组及三实验组，每组10只，分成两盒，各饲养5只。三实验组之益生菌剂量皆为500 mg/kg mouse。灌食体积为0.1 mL/10-gbody weight/day；灌食十四日。采美国NEPCO公司(Warrensburg， NY， USA)实验动物专用木屑垫料Aspen and Shredded Aspen Shavings，经灭菌后使用，每周更换2次。按一般(conventional)实验动物饲养管理方法进行：动物饲养室之环境设定为(23 ± 2)℃的温度、(50 ± 10)%的相对湿度、12小时光照/黑暗交替。 2.1.3. 口服葡萄糖耐受性测试(Oral Glucose Tolerance Test， OGTT) 使C57BL/6JNarl小鼠禁食16小时，先自尾端采集血液样本，以Glucosure II血糖机(ApexBio.， Taiwan)搭配血糖测试片(葡萄糖氧化酵素法) 检测空腹(0分钟)血糖值。再管喂葡萄糖溶液(2 g/kg)。之后在30、60及120分钟时检测血糖浓度。 2.1.4. 摄食量、饮水量以及脏器重量 喂食期间，每周量测体重一次、饲料摄取量及饮水量各两次。于OGTT之后牺牲小鼠，取肝、肾、脾脏，秤重。 2.1.5. 统计分析 实验结果以Mean ± SEM表示，以Student’s t-test进行各实验组与水对照组间之比较。 2.2. 以高脂饮食诱导血糖代谢异常 2.2.1. 试验动物与饲养 本次试验使用SPF级Wistar雄性大鼠12只进行试验，大鼠体重介于201~225 g，经一周适应环境后进行六周的实验饲养，饲养温度控制为22℃ ± 2℃，相对湿度为60%~80%，12小时之光暗周期(07:00~19:00为光照期；19:00~07:00为黑暗期)。 2.2.2. 试验设计 12只试验动物喂予正常成鼠饲料和饮用蒸馏水适应环境1周后，将其随机分为三组，每组四只。其分组如下：正常组(normal diet， ND)、高脂饮食组(high-fat diet， HFD) (饲料配方：以AIN93G为基础额外添加油脂，比例如下：饲料固形物68%、大豆油7%和猪油25%)及HFD + GKS6组[高脂饮食组合并管喂副干酪乳杆菌GKS6益生菌冻干粉末(其活菌数5 × 10 9 cfu/g，试验动物剂量为102.8 mg/kg rat/day)，并溶于100 μL磷酸盐缓冲溶液管喂食]。试验期间，试验动物自由摄食饲料及饮水。每日纪录大白鼠之食物摄取量(food intake)、饮水量(water intake)和食物利用率(feed efficiency)。试验开始先纪录试验动物之起始体重(initial body weight)，随后每两日秤量体重并观察体重变化。给予试验样品之时间共6周，并于试验结束前12小时进行禁食。使用CO 2 进行牺牲，并纪录其最终体重(final body weight)和体重改变量(weight change)。从大鼠静脉进行血液采集，并作为后续血清生化分析。同时，取出脏器组织(心脏、肺脏、肝脏、脾脏和肾脏)利用生理食盐水清洗并擦拭干净，纪录各个脏器的重量，以铝箔纸包覆，使用液态氮冷冻后保存于−80℃冰箱，以供后续试验分析使用。试验动物之食物利用率(%)及体重改变量(g)之计算公式如下 食 物 利 用 率 ( % ) = [ 体 重 增 加 量 ( g ) ÷ 总 饲 料 摄 取 量 ( g ) ] × 100 % . 2.2.3. 血清生化参数测定 将试验动物以二氧化碳牺牲后，血液收集于血清分离管(BD Vacutainer， Plymouth， UK)中，以4000 g离心10分钟将血清取出，分装于微量离心管中，并储存于−80℃冰箱，作为后续分析使用。血清三酸甘油酯、葡萄糖、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、天门冬胺酸转胺酶、丙胺酸转胺酶、尿酸、肌酸酐、钠离子、钾离子与氯离子浓度以市售分析套组(Diasys Co. Ltd.， Holzheim， Germany)进行检测。酮体以市售分析套组(Denka Seiken Co. Ltd.， Taipei City， Taiwan)进行检测。 2.2.4. 统计分析 实验数据使用SPSS计算机统计软件进行分析。变异数分析则以PROC ANOVA与Duncan’s multiple range test进行分析，p < 0.05为具有显著性差异。
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user: 4. 讨论 在调节血糖能力测试部分，管喂十四天后，再口服葡萄糖耐受性试验，GKM3及GKS6二实验组的30分钟血糖值(blood glucose)均显著地较水对照组为低(表4）。GKS6组的120分钟血糖曲线下面积(area under curve， AUC 120min )亦略低于水对照组(p < 0.05)。若以血糖上升值(blood glucose increments)来看，则三实验组的30分钟血糖上升值(i30 min)以及120分钟血糖上升曲线下面积(iAUC 120min )都明显的低于水对照组(表4)。GKM5及GKS6二组的120分钟血糖上升值(i120 min)也显著较水对照组者为低。无论是120分钟血糖曲线下面积或是120分钟血糖上升曲线下面积，GKS6组别皆较GKM3组及GKM5组为低，因此选择GKS6进行长期高脂饮食诱导血糖代谢异常大鼠试验，验证其降血糖效果。 目前常用以评估血糖代谢异常之动物实验模式，为使用链脲佐菌素(Streptozotocin， STZ)腹腔注射诱导的糖尿病动物模型。STZ对胰岛β细胞有选择性破坏作用，能诱导产生糖尿病。普遍选用雄性大鼠来制备糖尿病模型 [ 8 ] [ 9 ] ，这种模式较符合第一型糖尿病之机制。先前研究显示长时间摄取高油脂饮食会造成血脂、血糖代谢异常 [ 10 ] [ 11 ] 。因此利用高脂饮食诱导大鼠产生轻微之血糖代谢异常，进而诱导类第二型糖尿病，较适合做为开发保健食品之实验模式。本实验在高脂饮食下给予GKS6株，在不影响试验动物食物摄取量与能量摄取量之下(p > 0.05)，可以显著降低由高脂饮食所诱导之体重增加之情形(p < 0.05) (表5)，喂食大鼠高脂饮食组的结果与喂食一般饲料相比，高脂饮食组别比一般饲料组促使血糖浓度上升，增加血液中三酸甘油酯浓度(表7)，显示高脂饮食确实会诱发大鼠体内血糖及血脂代谢异常。本研究显示喂食高脂饮食下同时喂食GKS6，能降低喂食大鼠高脂饮食所诱发之血糖、血液三酸甘油酯增加。另外在大鼠血清之安全性指标(血脂、肝损伤指标、肾功能指标和电解质浓度)则未见有任何负面影响，可得知GKS6是一安全之降血糖补充剂。
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user: 5. 结论 在口服葡萄糖耐性测试中，GKS6能显著减少血液中葡萄糖浓度之上升。利用长期高脂饮食诱导大鼠产生轻微之血糖代谢异常状态下，GKS6具有降低空腹血糖值之效果，综合以上结果，无论在短期摄取高浓度葡萄糖溶液(OGTT)或是长时间摄取高脂饮食所诱导之高血糖状态，副干酪乳杆菌GKS6都能有效降低血糖浓度，其具有开发成降血糖功效之保健食品潜力。
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user: 摘 要 本文针对不服从指数分布的部件进行研究，通过补充变量法建立三个不同型部件串联可修系统模型，并通过拉普拉斯变换求解其瞬时可用度与稳态可用度。再对单、双部件结果进行验证，推广至n部件串联可修系统并取特例进行验证。希望能解决现实生活中关于不同型部件系统的相关计算。 关键词 :补充变量法，拉普拉斯变换，稳态可用度 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 系统是指由一些基本部件(其中也可以包括人)组成的完成某种指定功能的整体 [ 1 ] 。根据部件之间的关系，可将系统分为串联系统，并联系统等。串(并)联系统类似物理学上的串(并)联电路。若有n个部件构成串联系统，当且仅当n个部件均正常工作时系统正常。若有n个部件构成并联系统，只要有一个部件正常工作，系统就正常工作。串联系统举例来说就如工厂生产流水线，只要其中一个环节出现问题，就无法完成生产流水线的根本目的。系统根据是否可修分为两类，是否可修则取决于技术经济问题。可修系统是指符合经济价值的系统，不可修系统则是不符合经济价值的系统。在现实生活中，电冰箱中制冷循环过程，机器人需要串接十四组马达的伺服驱动器，均是串联系统。显然串联系统在人们生活中无处不在。因此对于可修复串联系统的研究有极高的价值与意义。 本文针对部件不一定服从指数分布这一问题进行研究。可用于现实生活中计算不同型部件的串联系统的瞬时可用度与稳态可用度。目前对于三部件系统可靠性的研究，文献 [ 2 ] 针对修理工休假情况下的三部件系统进行讨论，通过补充变量法、拉普拉斯变换得出了休假情况下的可用度、可靠度。文献 [ 3 ] 在休假情况的基础上运用补充变量法对有优先修理权的三部件进行研究，得出系统的瞬态和稳态的可用度。文献 [ 4 ] 同样是对在休假情况下三部件串并联系统进行讨论，通过向量Markov过程方法、Laplace变换工具和补充变量法得出稳态下修理工处于休假状态的概率。文献 [ 5 ] 利用泛函分析方法对单部件可修系统的瞬时可用度，牢固可靠度进行分析。文献 [ 6 ] 则是在考虑修理工休假情况下的单部件可修系统。文献 [ 7 ] 则是针对两部件建立可靠性模型再通过泛函方法转换为抽象柯西问题。文献 [ 8 ] 则在基于文献 [ 7 ] 的结论证明了系统是稳定可解的。文献 [ 1 ] 对两个不同型部件串联可修系统进行研究，但并未对三个乃至n个不同型部件进行讨论。本文将基于以上论文对三个不同型部件串联非马尔科夫可修系统采用补充变量法，将其转化为广义马尔科夫系统来建立数学模型并求解。再推广到n部件讨论其一般性。
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user: 2. 系统假设与状态描述 2.1. 系统假设 三部件串联系统逻辑框图，如图1所示： 图1. 三个不同型部件串联系统的逻辑框图 假设1在短时间内，不可能出现两个或两个以上部件同时失效的情况，设 N ( t ) 为t时间内部件损坏个数，即对于充分小的 Δ t > 0 ，有 P { N ( t + Δ t ) − N ( t ) ≥ 2 } = ο ( Δ t ) [ 1 ] 。 假设2 部件 A i 的失效时间服从参数为 λ i 的指数分布，设 μ i ( x ) 为部件 A i 在修复时间x内的修复可能。修复时间服从一般分布 1 − e − μ i ( x ) t ，其中 i = 1 ， 2 ， 3 。 假设3 部件失效后马上进行维修。 假设4部件之间相互独立。 2.2. 系统状态 用 S ( t ) 表示系统状态， 状态0： S ( t ) = 0 ，无故障部件； 状态i： S ( t ) = i ，表示若t时刻部件 A i 发生故障， i = 0 ， 1 ， 2 ， 3 图2. 三部件状态转移图
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user: 3. 模型建立 t为系统开始工作到目前状态的时间，显然 t ≥ 0 ；记 x i ( t ) 表示 S ( t ) = i 时，立即开始维修且持续维修时间为x， 0 ≤ x ≤ t 。过程 { S ( t ) ， x ( t ) ; t ≥ 0 } 是一个连续时间下的广义马尔科夫过程 [ 1 ] 。由于指数分布的无记忆性，可知t时刻前的过程与t时刻后的过程无关。令 P i ( t ， x ) 表示t时刻系统因第i个部件发生故障而使系统驻留的时间为x的概率。记 G i ( x ) = 1 − e − μ i ( x ) t 为部件i的维修度， g i ( x ) = G ′ i ( x ) 为维修度的概率密度函数。 从图2中可以看出：当 ( t ， t + Δ t ) 内部件不发生故障时， S ( t + Δ t ) = 0 必然 S ( t ) = 0 。 S ( t ) = 0 有两种可能，第一种是 ( 0 ， t ) 内系统一直处于正常工作状态未曾失效；第二种则是 ( 0 ， t ) 内曾失效过但已经修复完成。因此： P 0 ( t + Δ t ) = P 0 ( t ) ( 1 − λ 1 Δ t − λ 2 Δ t − λ 3 Δ t ) + ∑ i = 1 3 ∫ 0 t μ i ( x ) P i ( t ， x ) d x ⋅ Δ t + ο (Δt) 从上试中可推出： d d t P 0 ( t ) = ( − λ 1 − λ 2 − λ 3 ) P 0 ( t ) + ∑ i = 1 3 ∫ 0 t P i ( t ， x ) μ i ( x ) d x (1) 类似可得： P i ( t + Δ t ， x + Δ x ) − P i ( t ， x ) = − μ i ( x ) Δ x P i ( t ， x ) + ο ( ρ ) ⇒ ∂ ∂ t P i ( t ， x ) + ∂ ∂ x P i ( t ， x ) = − μ i ( x ) P i ( t ， x ) (2) 其中 ρ = ( Δ x ) 2 + ( Δ t ) 2 = 2 ⋅ Δ t ， Δ x = x ( t + Δ t ) − x ( t ) = Δ t . 系统初始条件： P 0 ( 0 ) = 1 ; P i ( 0 ， x ) = 0 ， i = 1 ， 2 ， 3 ( x ≥ 0 ) (3) 边界条件： P i ( t ， 0 ) = λ i P 0 ( t ) ， i = 1 ， 2 ， 3 (4) 当 x ≥ t 时 P i ( t ， x ) = 0 ，有 ∫ 0 t P i ( t ， x ) μ i ( x ) d x = ∫ 0 + ∞ P i ( t ， x ) μ i ( x ) d x 。 即三部件串联可维修系统的可靠性概率微分方程模型为： { d d t P 0 ( t ) = − ( λ 1 + λ 2 + λ 3 ) P 0 ( t ) + ∑ i = 1 3 ∫ 0 + ∞ P i ( t ， x ) μ i ( x ) d x ∂ ∂ t P 1 ( t ， x ) + ∂ ∂ x P 1 ( t ， x ) = − μ 1 ( x ) P 1 ( t ， x ) ∂ ∂ t P 2 ( t ， x ) + ∂ ∂ x P 2 ( t ， x ) = − μ 2 ( x ) P 2 ( t ， x ) ∂ ∂ t P 3 ( t ， x ) + ∂ ∂ x P 3 ( t ， x ) = − μ 3 ( x ) P 3 ( t ， x ) P 0 ( 0 ) = 1 ;   P 1 ( 0 ， x ) = P 2 ( 0 ， x ) = P 3 ( 0 ， x ) = 0 P 1 ( t ， 0 ) = λ 1 P 0 ( t ) ， P 2 ( t ， 0 ) = λ 2 P 0 ( t ) ， P 3 ( t ， 0 ) = λ 3 P 0 ( t ) (5)
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user: 4. 模型求解 利用初始条件和边界条件对模型(5)进行拉普拉斯变换，记 L [ P 0 ( t ) ] = P 0 * (s) L [ P i ( t ， x ) ] = P i * ( s ， x ) ， i = 1 ， 2 ， 3 ，得： s P 0 * ( s ) − 1 = − ( λ 1 + λ 2 + λ 3 ) P 0 * ( s ) + ∑ i = 1 3 ∫ 0 + ∞ P i * ( s ， x ) μ i ( x ) d x (6) s P 1 * ( s ， x ) + ∂ ∂ x P 1 * ( s ， x ) = − μ 1 ( x ) P 1 * ( s ， x ) (7) s P 2 * ( s ， x ) + ∂ ∂ x P 2 * ( s ， x ) = − μ 2 ( x ) P 2 * ( s ， x ) (8) s P 3 * ( s ， x ) + ∂ ∂ x P 3 * ( s ， x ) = − μ 3 ( x ) P 3 * ( s ， x ) (9) P 0 * ( 0 ) = 1 s ;   P 1 * ( 0 ， x ) = P 2 * ( 0 ， x ) = P 3 * ( 0 ， x ) = 0 (10) P 1 * ( s ， 0 ) = λ 1 P 0 * ( s ) ， P 2 * ( s ， 0 ) = λ 2 P 0 * ( s ) ， P 3 * ( s ， 0 ) = λ 3 P 0 * ( s ) (11) 方程(7)是一个变量可分离方程，分离变量两边积分并带入(11)式，得 − s x + ln | 1 − G 1 ( x ) | = ln | P 1 * ( s ， x ) | − ln | P 1 * ( s ， 0 ) | ⇒ P 1 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 1 ( x ) ) P 1 * ( s ， 0 ) P 1 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 1 ( x ) ) λ 1 P 0 * ( s ) (12) P 2 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 2 ( x ) ) λ 2 P 0 * ( s ) (13) P 3 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 3 ( x ) ) λ 3 P 0 * ( s ) (14) 将(12)，(13)，(14)代入(6)可得 s P 0 * ( s ) − 1 = − ( λ 1 + λ 2 + λ 3 ) P 0 * ( s ) + ∑ i = 1 3 ∫ 0 ∞ e − s x λ i P 0 * ( s ) g i ( x ) d x (15) 根据拉普拉斯公式可得 s P 0 * ( s ) − 1 = − ( λ 1 + λ 2 + λ 3 ) P 0 * ( s ) + ∑ i = 1 3 λ i P 0 * ( s ) g i * (s) P 0 * ( s ) = 1 s + λ 1 + λ 2 + λ 3 − ∑ i = 1 3 λ i g i * ( s ) (16) 再将(16)代入(12)可得 P 1 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 1 ( x ) ) λ 1 s + λ 1 + λ 2 + λ 3 − ∑ i = 1 3 λ i g i * ( s ) (17) P 2 * ( s ， x ) 与 P 3 * ( s ， x ) 也可类似得出。 即 { P 0 * ( s ) = 1 s + λ 1 + λ 2 + λ 3 − ∑ i = 1 3 λ i g i * ( s ) P 1 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 1 ( x ) ) λ 1 s + λ 1 + λ 2 + λ 3 − ∑ i = 1 3 λ i g i * ( s ) P 2 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 2 ( x ) ) λ 2 s + λ 1 + λ 2 + λ 3 − ∑ i = 1 3 λ i g i * ( s ) P 3 * ( s ， x ) = e − s x ( 1 − G 3 ( x ) ) λ 3 s + λ 1 + λ 2 + λ 3 − ∑ i = 1 3 λ i g i * ( s ) (18) 系统的瞬时可用度为 A ( t ) = P 0 ( t ) ，对它进行拉普拉斯变换得 A * ( s ) = P 0 * ( s ) ，所以 A * ( s ) = P 0 * ( s ) = 1 s + λ 1 + λ 2 + λ 3 − ∑ i = 1 3 λ i g i * (s) 根据拉普拉斯终值定理可知系统的稳态可用度为 A = lim t → ∞ A ( t ) = lim s → 0 s A * ( s ) ，令 1 μ i = ∫ 0 ∞ x g i ( x ) d x 为修 理时间均值，通过洛必达法则可得出稳态可用度为： A = 1 1 + ∑ i = 1 3 λ i μ i
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user: 5. 验证与推广 重复上述方法可知单部件可修系统可靠性数学模型为 { d d t P 0 ( t ) = − λ 1 P 0 ( t ) + ∫ 0 t P 1 ( t ， x ) μ 1 ( x ) d x ∂ ∂ t P 1 ( t ， x ) + ∂ ∂ x P 1 ( t ， x ) = − μ 1 ( x ) P 1 ( t ， x ) P 0 ( 0 ) = 1 ;   P 1 ( 0 ， x ) = 0 P 1 ( t ， 0 ) = λ 1 P 0 (t) 其瞬时可用度与稳态可用度为 A * ( s ) = P 0 * ( s ) = 1 s + λ 1 − λ 1 g 1 * (s) A = 1 1 + λ 1 μ 1 当 λ 1 = λ 且 μ 1 = μ 时，与参考文献 [ 6 ] 推论1所得出的稳态可用度结果相同。 双部件可修系统可靠性数学模型为 { d d t P 0 ( t ) = − ( λ 1 + λ 2 ) P 0 ( t ) + ∑ i = 1 2 ∫ 0 t P i ( t ， x ) μ i ( x ) d x ∂ ∂ t P i ( t ， x ) + ∂ ∂ x P i ( t ， x ) = − μ i ( x ) P i ( t ， x ) ， i = 1 ， 2 P 0 ( 0 ) = 1 ;   P 1 ( 0 ， x ) = P 2 ( 0 ， x ) = 0 P 1 ( t ， 0 ) = λ 1 P 0 ( t ) ， P 2 ( t ， 0 ) = λ 2 P 0 (t) 其瞬时可用度与稳态可用度为 A * ( s ) = P 0 * ( s ) = 1 s + λ 1 + λ 2 − ∑ i = 1 2 λ i g i * (s) A = 1 1 + ∑ i = 1 2 λ i μ i 当 λ 1 = λ 2 = λ 且 μ 1 = μ 2 = μ 时与参考文献 [ 8 ] 所得出的稳态可用度结果相同。 由上述公式可相应推广到n部件，可知其可靠性数学模型为 { d d t P 0 ( t ) = − ( λ 1 + λ 2 + ⋯ + λ n ) P 0 ( t ) + ∑ i = 1 n ∫ 0 t P i ( t ， x ) μ i ( x ) d x ∂ ∂ t P i ( t ， x ) + ∂ ∂ x P i ( t ， x ) = − μ i ( x ) P i ( t ， x ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n P 0 ( 0 ) = 1 ;   P 1 ( 0 ， x ) = P 2 ( 0 ， x ) = ⋯ = P n ( 0 ， x ) P i ( t ， 0 ) = λ i P 0 ( t ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 其瞬时可用度与稳态可用度为 A * ( s ) = P 0 * ( s ) = 1 s + λ 1 + λ 2 + ⋯ + λ n − ∑ i = 1 n λ i g i * (s) A = 1 1 + ∑ i = 1 n λ i μ i 当 λ 1 = λ 2 = ⋯ = λ n = λ 且 μ 1 = μ 2 = ⋯ = μ n = μ 时，其稳态可用度为 A = μ μ + n λ 与参考文献 [ 9 ] 中n个相同部件串联可修系统的稳态可用度一致。
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user: 6. 小结 本文主要讨论在部件不服从指数分布情况下的三个不同型部件的串联可修系统，并推广至n部件。通过验证可知所求结果是较为真实有效的。因此该结论对相关方面的研究，具有较高的应用价值。并可用于解决实际生活中不同型部件系统的稳态可用度求解问题。
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user: 摘 要 本文通过ARMA-GARCH波动方程量化互联网金融市场和传统金融市场的系统性风险。采用风险价值法，计算其VaR和ES值。对比结果显示互联网金融市场的VaR和ES较高，可能存在更高的系统性风险。两个指数均选取2015-7-28至2018-11-1的交易日收盘价，共计796个样本。 关键词 :互联网金融风险，VaR ARMA-CARCH波动方程，ES Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 研究背景与意义 互联网金融(ITFIN)就是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系，包括基于网络平台的金融市场体系、金融服务体系、金融组织体系、金融产品体系以及互联网金融监管体系等，并具有普惠金融、平台金融、信息金融和碎片金融等相异于传统金融的金融模式 [ 1 ] 。互联网金融以其成本低、效率高、覆盖广得以迅速发展，但是其管理弱、风险大的弊端也渐渐显露。现今互联网+金融格局，由传统金融机构和非金融机构组成。互联网金融的发展使得传统金融有了新的形式，互联网金融风险与传统金融风险相互作用共同对系统性金融风险产生影响。面对互联网的快速发展给传统金融业带来的影响和冲击，本文分别对比分析二者的风险及变化波动。
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user: 2. 文献综述 国外大部分文献都以传统金融的互联网化为研究对象。关于金融风险量化领域，最经典的方法当属ＶaR。陆静，《金融风险管理》中详细讲解了了最新的金融风险管理方法和工具，不仅提高了金融风险管理教学研究水平，还为金融机构在识别、计量和控制风险上提供了帮助 [ 2 ] 。兰翔，采用VaR分析与copula方法对互联网金融风险做了度量 [ 3 ] 。McNeil分别利用GARCH模型和极值理论模型，计算VAR，并且提出预期损失(ES)的概念 [ 4 ] 。谢平，“互联网金融”是“第三种”金融模式 [ 5 ] 。谢平，互联网金融风险与传统金融有共通点 [ 6 ] 。吴晓求，(2015)分析出互联网金融存在流动性方面的风险 [ 7 ] 。沈蕾，选用我国７支互联网金融货币基金，通过建立EGARCH-VaR模型分析其风险 [ 8 ] 。贾楠，提出互联网金融发展影响了传统金融风险的形式 [ 9 ] 。邹静，运用主成分分析法实证了互联网金融对我国商业银行系统性风险的影响 [ 10 ] 。本文借鉴以上文献方法，运用ARMA-GARCH模型分别计算互联网金融市场和传统金融市场中的两个重要股指收益率的在险价值(VaR)和预期损失(ES)并进行分析。 2.1. 指数介绍 本文以中证互联网金融指数代表互联网金融市场的变化，中证800金融指数代表传统金融市场的波动。中证互联网金融指数(指数代码；399805，简称互联金融)是由中证指数有限公司2015年2月10日发布的反映互联网金融主题公司的整体表现的股票指数。中证800金融指数是一个二级行业指数，将其中成分为银行、综合金融和保险行业的股票作为样本股。该指数侧重反映金融行业公司在二级市场的整表现 [ 3 ] 。 互联金融和800金融指数的公共成分股有：平安银行、第一创业、中国平安、中信银行。反映互联网金融对传统金融的延展关系。 2.2. 描述性统计分析 首先从收盘价时序图可以观察出，互联金融与800金融的变化趋势类似。本文决定采取GARCH族模型计算互联金融的VaR值，量化其系统风险。以收益率序列代替价格序列，定义为对数价格的一阶差分： r t = ln ( p t ) − ln ( p t − 1 ) ，其中 r t 为收益率， p t 为第t天指数收盘价 [ 3 ] 。
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user: 3. 互联网金融风险建模 3.1. 基础性检验 首先对收益率序列进行一些基础性检验，得到序列的正态QQ图和直方图如下： 图1. 正态QQ图 图2. 直方图 图1所示为收益率序列的正态QQ图，样本序列尾部尤其是左侧明显偏离直线，序列的分布存在尖峰厚尾现象。如图2所示，序列的直方图中看出分布不对称。所以互联金融收益序列具有波动聚集、尖峰厚尾特征，本文决定选用GARCH类模型来量化收益率风险。 然后对收益率序列的自相关性进行检验，观测自相关系数AC与偏自相关系数PAC的值，图3所示，滞后1阶和10阶有较小相关性。 图3. 自相关性检验 图4. 时序图 因此可以建立波动性模型。根据图4收益率序列 { r t } 的时序图，图中显示该收益率序列存在波动聚集性，即可能存在条件异方差性。通过ARCH-LM 检验如图5所示，收益率序列存在自回归条件异方差；模型可以采用GARCH族模型。由于波动率模型的建立前提是所选时间序列必须是平稳的，结果显示收益率序列平稳。经过多次试验后，在AIC，SC最小原则下，AR(1)模型的系数均通过检验如图6所示。且残差序列己消除自相关性，互联金融的收益率的自相关信息都包含在AR(1)模型中，因此模型合理。 图5. ARCH-LM检验结果 图6. AR(1)模型的系数均通过检验 3.2. ARMA-GARCH模型的构建 经多次实验，本文决定采用GARCH(1，1)模型，基本形式为： 均值方程： r t = p r t − 1 + u t 方差方程： σ t 2 = ω + α μ t − 1 2 + β σ t − 1 2 在此我们把GARCH(1，1)模型选用不同分布假定时的模型参数估计值整理如表1： Table 1 Parameter estimates for each distribution mode 参数 正态分布 t-分布 GED分布 p −0.502853 0.0000 −0.510185 0.0000 −0.511456 0.0000 w 3.05E−06 0.0062 3.64E−06 0.0734 3.36E−06 0.0411 α 0.052379 0.0000 0.067175 0.0002 0.057647 0.0001 β 0.939128 0.0000 0.924003 0.0000 0.933192 0.0000 n (t分布自由度) 9.102026 0.0010 v (GED分布参数) 1.584681 0.0000 AIC −5.02994… −5.05072… −5.04303… SC −5.00636… −5.02123… −5.01355… 表1. 各分布模型参数估计值 系数 α 代表外部因素对互联网金融收益率的影响， β 代表自回归项的影响。根据AIC + SC最小原则，确定AR(1)－GARCH(1，1)－t模型为样本序列最优模型。具体形式为： { r t = − 0.510185 r t − 1 + μ t μ t = σ t ε t σ t 2 = 3.64 e − 6 + 0.067175 μ t − 1 2 + 0.924003 σ t − 1 2 ε t i ， j ， d ~ t ( 9.102026 ) 再次对残差平方和进行自相关检验，检验结果为，残差不再自相关。 3.3. VaR及ES计算 本文采用风险价值法度量两个金融指数的风险。VaR，意为处于风险之中的价值简称风险价值或在险价值。与传统的风险测度相比，VaR的方法具有很多优势，它具有可比性、具有全面性、具有直观性、简单，有效、易于理解、具有信息沟通，控制风险性，管理风险的作用。总之，由于VaR为不同类型的金融风险提供了一个一致的、可比的、全面的、直观的测度方法。其被全球范围内的各类金融业务部门或金融监管机构广泛应用于风险比较，风险控制，业绩评估，风险资本评估，风险投资决策，以及风险监管等诸多领域。 作为风险测度工具，VaR度量的是超出置信水平以外的风险事件，不发生时可能的最大损失。这意味着，当投资组合在较小概率下存在巨大损失可能时，仅仅依据VaR进行风险决策，可能导致错误判断，使投资者暴露在超额损失的风险之下，可能导致及其严重的不良后果。合理的风险测度方式必须满足一致性条件。事实上，只有在投资组合收益，服从正态分布等椭圆分布时，VaR具有次可加性。反之则意味着不满足一致性条件。因此不是最好的风险测度方法，因此有必要寻找另外一种满足一致性性质的风险测度方式作为替代，其中较为常用的，是预期损失ES，预期损失是在一定置信水平下超过VaR这一损失的风险事件，导致的收益或损失X的平均数或期望值 [ 2 ] 。在保持了VaR的共通性、整体性与简洁性等优点的同时，ES与VaR相比还具备这几个优势：1) ES会告诉我们最坏的损失。2) ES是一致性风险测度、满足次可加性，基于ES的风险决策更可行。3) ES在投资决策的最优化问题中总是能够得到唯一最优解。 经过实验对比确定模型后，VaR的计算步骤为： ① 按照模型及参数计算各期条件方差 σ t 2 ，开方得其标准差 σ t ； ② 本文采用陆静《金融风险管理》中的参数分布的VAR计算，公式： V a R t = r t Z α σ t ， r t 为互联网金融的投资收益率， Z α 是ｔ分布的分位数，可由Eviews8.0求得； ③ 期望损失即条件均值 E S t ( α ) = − E [ X t | X t < − V t ( α ) ] ， α 是置信水平为0.05， V t ( α ) 是风险价值， X t 是股票指数在t时期的收益率。在置信水平下的期望损失是假定危机发生情况下的预期损失(当实际损失超出风险价值时即视为危机发生) [ 11 ] 。 AR(1)-GARCH(1.1)-t模型下VaR和ES的描述性统计如下表2，置信水平 α 选择95%。 Table 2 Descriptive Statistics of VaR and E VaR ES 均值 3.78E−05 0.000047 中位数 1.16E−05 0.000034 最大值 0.005471 0.006282 最小值 −0.003786 −0.004279 标准差 0.000917 0.001156 表2. VaR和ES的描述性统计 由表2可以得出以下结论：① 说明ES比VaR有更稳健的风险预估能为；② ES虽保守但却能反映出绝大多数情况下各序列最大可能的损失。③ AR(1)－GARCH(1，1)-t可以较为准确的度量互联网金融序列的波动性和风险。
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user: 4. 传统金融风险建模 4.1. 同理建立800金融指数收益率序列的模型 在对800金融指数的收益率序列进行一些基础检验后，发现序列存在尖峰厚尾特征。800金融指数收益率序列是平稳的，存在10阶后的自相关和偏自相关。实验后AR(1)模型的AIC、SC最小；残差具有异方差。假定均值方程为： r t = u + μ t 4.2. GARCH模型的构建 经过试验，决定采用GARCH(1，1)模型，不同分布假定的模型参数估计值见下表3： Table 3 Parameter estimates for each distribution mode 参数 正态分布 t-分布 GED分布 p −0.486968 0.0000 −0.495013 0.0000 −0.491743 0.0000 w 1.71E−06 0.0071 2.03E−06 0.0429 1.84E−06 0.0362 α 0.087723 0.0000 0.090518 0.0000 0.087418 0.0000 β 0.906193 0.0000 0.901414 0.0000 0.905021 0.0000 n (t分布自由度) 8.027084 0.0002 v (GED分布参数) 1.538213 0.0000 AIC −5.66327… −5.69071… −5.68162… SC −5.64012… −5.66178… −5.65268… 表3. 各分布模型参数估计值 满足AIC和SC最小准则，确定选用GARCH(1，1)－t模型，此时AIC = −5.69071，SC = −5.66178。方程形式为： { r t = − 0.495031 r t − 1 + μ t μ t = σ t ε t σ t 2 = 2.03 e − 6 + 0.090510 μ t − 1 2 + 0.901414 σ t − 1 2 ε t i ， j ， d ~ t ( 8.027084 ) 残差通过检验。 4.3. VaR及ES计算 在置信水平 α 为5%下的VaR和ES值基本统计信息为表4： Table 4 Descriptive Statistics of VaR and E VaR ES 均值 −1.92E−05 −0.000035 中位数 1.72E−05 0.000031 最大值 0.004147 0.005894 最小值 −0.007349 −0.008352 标准差 0.000868 0.000987 表4. VaR和ES的描述性统计
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user: 5. 风险比较 从以上结果中可以看出，两股票指数收益率序列的分布确实存在厚尾现象，互联金融的VaR值总体高于800金融的VaR值，但是波动较小。在选择恰当模型度量互联金融和800金融的收益率序列后，从各序列对应的VaR和ES来看，VaR基本反映出最大可能的损失情况，在此情况下使用ES会高估实际的风险水平；从VaR和ES的描述性统计中可以看出，互联网金融行业可能面临比传统金融更高的风险。
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user: 摘 要 人脸识别是一种通过分析人脸面部图像特征信息来识别人脸的技术。文章阐述了基于PCA的特征脸人脸识别方法，并在此算法的基础上应用图像预处理技术，之后进行了识别仿真实验。该方法主要通过比较人脸图像与训练后的特征脸的空间距离来识别与分类人脸，实验顺利验证了特征脸算法。 关键词 :特征脸，图像预处理，人脸识别 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 面部拥有特征唯一性和难以被复制的特质，使其在生物识别当中占很重要的地位。从20世纪50年代开始，人们就已经开始研究人脸识别，人脸识别具有唯一性、安全性、直接性、快捷性等特点，被广泛应用于安防监控、身份认证、公安刑侦等诸多方面。人脸识别主要分为基于人脸局部特征的方法、基于主成分分析(PCA)的方法、基于线性判别分析(LDA)的方法以及基于独立成分分析(ICA)的方法 [ 1 ] 。本文采用从主成分分析方法中推导出的特征脸方法进行人脸识别，该方法通过计算训练样本图像集的协方差矩阵得到人脸的特征向量，选取一定数目的特征向量组成一个特征脸空间，在进行人脸识别时将人脸图像投影到这个空间中，并比较其在特征脸空间中的位置，采用欧式距离来确定图像间的相似度，从而识别出人脸。
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user: 2. 图像预处理 由于一些不同的外部条件，例如用于获取图像设备的性能、场景照明的暗度等，图像经常具有诸如噪声和低清晰度的缺点，如果在随后的训练和识别过程中直接使用这种类型的图像，则识别的准确度将降低，因此必须首先要对人脸识别中的图像进行预处理。在执行特征提取和识别之前，从图像中剔除不相关的信息。 2.1. 图像灰度变换 为了消除诸如照明之类的因素对图像的影响，首先将彩色图像转换为灰度图像。当原始图像转换为灰度图像后，图像的数据量变小，对图像进行处理时所需的计算量也相应减少。 2.2. 中值滤波 通常在采集人脸图像作为训练样本或者待识别图像的过程中，图像会产生噪声的干扰现象，噪声会导致图像的失真，使图像出现不均匀变化 [ 2 ] 。中值滤波是去除图像噪声的重要方法之一，本文在进行人脸识别时候，采用中值滤波对图片去除噪声处理，从而减少其对算法的影响。 2.3. 直方图均衡化 直方图均衡化是将灰度比较集中于某个灰度区间的原始图像，变成一幅具有均匀灰度分布的图像。经过直方图均衡化处理后，图像的灰度分布均匀且范围变大，达到了增强图像整体对比度的效果。
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user: 3. 特征脸方法的原理 3.1. 特征提取 准备一组初始的人脸图像(训练集)。将人脸图像集S设置成包含M张二维灰度图像。我们将每张人脸图像每列相连构成一个N维列向量，然后把这M个N维列向量放到集合S中， S = { T 1 ， T 2 ， T 3 ， ⋯ ， T M } ，则所有训练样本的平均人脸图像向量为 [ 3 ] ψ = 1 M ∑ n = 1 M T n 对训练样本做规范化处理，计算每张图像和平均图像之间的差值 Φ i Φ i = T i − ψ 则所有样本的协方差矩阵为 C = ∑ n = 1 M Φ n Φ n T = A A T 其中 A = [ Φ 1 ， Φ 2 ， ⋯ ， Φ M ] 。 我们考虑 A A T 矩阵，一般情况下有 A A T ( A V i ) = μ i ( A V i ) 令： U i = A V i 得： C U i = μ i U i ，那么 U i 就是C的特征向量。这样我们就求得C的M个特征向量，实际上，m个特征值足够用于人脸识别，所以选取特征值比较大的前K个特征向量作为子空间，这样就构成了特征脸空间 [ 4 ] 。 3.2. 根据特征子空间进行识别 在获得特征脸空间后，可以将任何一幅图像投影到该空间中，从而得到一组人脸坐标系数，这组坐标系数即为人脸图像在特征脸空间中的位置，并以此坐标系数作为人脸识别的依据。根据特征子空间进行人脸识别时，可以将其划分为训练阶段和识别阶段，在训练阶段根据人脸样本确定距离阈值，识别时根据待识别图像和样本图像之间的距离与阈值的关系来确定人脸。 在训练阶段，将样本库中的每个人脸样本T i 投影到特征脸空间上，得到每个人脸样本i在特征脸空间中的系数 w i 。 w i = U T ( T i − ψ ) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ， U = [ U 1 ， U 2 ， ⋯ ， U K ] 。此时距离阈值为 [ 5 ] θ C = 1 2 max m ， n { | | w m − w n | | }       ( m ， n = 1 ， ⋯ ， M ) 在识别阶段，首先考虑一张新的人脸T，我们可以用特征向量对其进行标识， w = U T ( T − ψ ) 计算出待识别人脸与特征向量所对应的权重，w即为特征向量对待识别人脸的表示了。 寻找最小误差 [ 6 ] ： E r = M i n ( ‖ w − w r ‖ ) ，其中 w r 表示训练样本集内的第r个人脸图像，w表示待识别的人脸图像，如果 E r > θ C ，则表示待识别人脸图像为未知人脸图像，否则此待识别人脸图像是人脸样本库中的第r幅人脸图像。
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user: 4. 实验结果 为了验证特征脸算法在人脸识别中的有效性，本次实验时使用4名测试人员进行测试，每人采集5张人脸样本图像，共计20张人脸样本。这些人脸分别在同一教室，不同表情、不同头部角度条件下拍摄得到，对采集到的20张人脸图像进行训练，训练得到的平均脸如图1所示，选取特征值较大的4个特征脸向量如图2所示。 训练结束后，对四个测试人员进行识别测试，识别过程就是判断人脸是否是人脸库中的人脸，识别效果图如图3所示。每人进行20次测试，其测试结果如表1所示。 图1. 平均脸 图2. 特征向量 图3. 人脸识别效果图 Table 1 Test result 测试人员编号 测试次数 正确识别次数 识别率 测试员1 20 18 90% 测试员2 20 16 80% 测试员3 20 19 95% 测试员4 20 17 85% 表1. 测试结果 实验结果表明，采用特征脸方法对人脸进行识别时，识别效果较好，准确率高。
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user: 5. 总结 本文对基于PCA的特征脸的人脸识别方法进行了研究，其内容主要涉及到人脸图像的预处理、特征脸算法的原理介绍以及最后进行实验验证。特征脸方法提供了一种可行的人脸识别的解决方法，这种方法相对简单，在背景受约束的条件下表现良好。然而，在人脸识别中，图像的姿态、表情、背景、装饰品和灯光等因素对识别效果都有很大影响，同时单一的识别算法识别率并不高，因此多种方法结合是今后着重改进的部分。
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user: 摘 要 本试验系参照卫生署「健康食品之调节血脂功能评估方法」，进行牛樟芝菌丝体粉末复方之血脂调节功能评估试验。募集高胆固醇血症患者(TC > 200 mg/dL)进行人体试验，实验设计分组为服用产品的介入组(Intervention group)以及服用以炒熟面粉代替产品的安慰剂组(Placebo group)，依照产品服用指示一天两次、一次两颗的方式持续两个月。于试验前(观察期， Month 0)以及服用产品或安慰剂一个月(介入一个月， Month 1)、两个月(介入两个月， Month 2)三个时间点抽血检测生化项目，记录受试者基本体位以及饮食纪录。试验期间要求受试者不得更改饮食以及运动的习惯，以达到实验的客观性。实验主要是观察受试者于服用产品前后血清(或血浆)中的血脂指标：三酸甘油酯(Triacylglycerol， TG)、总胆固醇(Cholesterol， TC)、高密度脂蛋白胆固醇(High Density Lipoproteins Cholesterol， HDL-C)和低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein Cholesterol， LDL-C)是否有改善。同时也会观察其低密度脂蛋白胆固醇氧化延迟时间(LDL oxidative lag time)是否有因产品介入而延长。另一方面，监控受试者的肝功能指数(Glutamate Oxaloacetate Transaminase， GOT、Glutamic Pyruvic Transaminase， GPT)、肾功能指数(Creatinine， Cr、Blood Urea Nitrogen， BUN)以及空腹血糖来评估产品对人体的影响。在观察期(Month 0)，介入组与安慰剂组间无论在基本体位、饮食习惯以及各项血清(或血浆)生化检测数值均无差别。而受试者开始服用产品或安慰剂后，不论是介入一个月(Month 1)或两个月(Month 2)，均可观察到介入组的总胆固醇(TC)以及低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)相较于观察期(Month 0)有显著的减少，且与同一时间的安慰剂组比较也具有显著性的减少(p < 0.05)，三酸甘油酯(TG)和低密度脂蛋白胆固醇氧化延迟时间(LDL oxidative lag time)则无观察到显著的变化。高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)虽然在组间并无显著差异，但与观察期(Month 0)相比是显著的减少，经计算低密度与高密度脂蛋白胆固醇的比例(LDL-C/HDL-C)，显示相较于高密度胆固醇，低密度胆固醇的下降幅度更显著，因此推测高密度脂蛋白胆固醇是伴随着总胆固醇的减少而减少。根据实验结果，在此人体试验模式下，牛樟芝菌丝体粉末复方具有显著改善血中总胆固醇及低密度脂蛋白胆固醇浓度的功效，有助于降低未来心血管疾病发生风险。 关键词 :高血脂，樟芝菌丝体，低密度脂蛋白胆固醇 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现今饮食型态趋向于高脂低纤，然而此种饮食型态，容易增加血液中低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein Cholesterol; LDL-C)浓度，当LDL-C浓度超过130 mg/dL或LDL-C/HDL-C的比值 > 3.5时，LDL-C堆积在血管内皮细胞上，使血管内皮细胞受到伤害，长期堆积造成动脉粥状硬化，成为心血管疾病及脑血管疾病的高危险群 [ 1 ] 。卫生署食品药物管理局公告红曲为具有改善高血脂症功效成份 [ 2 ] ，红曲主要由Monascus spp.发酵而得，在发酵过程中会释放出二级代谢物Monacolin K和γ-Aminobutyric acid (GABA)成分。文献指出红曲能降血压 [ 3 ] 、降低血中胆固醇浓度 [ 4 ] 及抗菌活性 [ 5 ] 。其中Monacolin K能抑制3-hydroxy-3-methylglutaryl-coenzyme A (HMG-CoA) reductase，调节肝脏中胆固醇的生合成 [ 6 ] 。GABA则具有调节生理功能之效用，如：神经传导、调节血压、利尿等作用 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，LDL-C 氧化延迟时间与红曲中水溶性抗氧化物、纳豆萃取物、辅酶Q10有关。红曲中水溶性抗氧化物，如： flavonoids及dimerumic acid等物质，能保护脂质，预防氧化，达到抑制LDL-C氧化修饰作用 [ 10 ] 。根据药物研究发现，给予受试者每天60 mg Lovastatin及180 mg辅酶Q10持续六周，可延长5%的LDL-C氧化延迟时间 [ 11 ] ；动物研究发现，给予老鼠low molecular weight viscous substance (LMWS) (Mw < 100，000)的纳豆萃取物，能够抑制LDL-C氧化的情形 [ 12 ] 。牛樟芝菌丝体也在动物实验发现可降低体脂肪，增加油脂代谢 [ 13 ] 。人体实验发现可降低血脂异常患者之LDL-C [ 14 ] ，综合上述的实验证据，证实以上素材具有调节血脂的功效。本研究主要试验牛樟芝菌丝体粉末复方，本研究藉由人体实验的进行来探讨服用产品，是否具有改善高胆固醇血症患者血清(或血浆)中总胆固醇、低密度胆固醇以及三酸甘油酯的血脂调节能力。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 牛樟芝菌丝体粉末制备方法 牛樟芝菌丝体粉末(A. cinnamomea Mycelia Powder)为购自食品工业发展研究所生物资源与保存中心(新竹市，台湾)之BCRC35398：葡萄王公司自传统发酵干燥获得。牛樟芝培养于1 L PDB培养基中，经25℃、14天培养后，以500 L发酵槽培养，培养基为2%葡萄糖、2%黄豆粉、0.1% yeast extract、0.05% MgSO 4 、0.05% KH 2 PO 4 、25℃、30 rpm培养10~14天发酵全液冷冻干燥备用。 2.2. 试验物质 牛樟芝菌丝体粉末复方包含牛樟芝菌丝体粉末、红曲粉末、纳豆发酵萃取物、姜黄萃取物、辅酶Q10及红景天萃取物，实验前已完成卫生福利部第三类安全性试验。对照物质以炒熟面粉代替试验物质(于后简称为安慰剂)。 2.3. 人体试验设计 经台北医学大学暨附属医院联合人体研究伦理委员会审核通过后，共招募32位受试者，介入与安慰剂组各16位。受试者年龄约在18~75岁之间，甲状腺机能正常，接受抽血筛检，确定血液TC浓度 > 200 mg/dL，参与试验期间，受试者按原饮食习惯摄食，且不得有明显干扰血脂质因子之生活习惯(含运动量改变)。介入组与安慰剂组平行试验，单盲且随机分组。介入组每天共4颗试验物质，于早晚餐后服用，每次2颗；安慰剂组每天摄取相同数量胶囊，形状、颜色、外观同试验物质。试验时间共3个月，包含1个月观察期(Month 0)，2个月介入期(Month 1、2)。 2.4. 人体试验执行 受试者于试验前一晚空腹10小时以上，试验当天早上抽血检验确认受试者是否为高胆固醇血症(血液总胆固醇 > 200 mg/dL)。确认之后，研究人员向受试者说明计划进行步骤与目的，受试者签署同意书后方才纳入实验。于观察期(Month 0)，填写基本资料(年龄、疾病史、用药纪录、活动量)，再进行体位测量(身高、体重、体脂肪)及血压测量；使用采血笔采取空腹微血管血液，以血糖机测量血糖值；并由专业医检师进行抽血(采血部位为上臂静脉)，缴交3日饮食纪录给营养师进行营养评估。研究期间所有血液生化值由台美检验科技有限公司进行分析。于观察期(Month 1、2)，受试者每日服用4颗牛樟芝菌丝体粉末复方或是安慰剂，早晚餐后服用每且次两粒。每个月测量受试者体重、体脂肪、血压、血糖、其他血液生化值，并记录三日饮食摄取量和用药情况，同时于抽血同一天接受营养师咨询。 2.5. 检验项目 监测身高、体重、体脂、血压及血糖。血液生化检查项目：总胆固醇、三酸甘油酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、血清尿素氮、肌酸酐、麸草醋酸转胺酶、麸丙酮酸转胺酶。 2.5.1. 血清低密度脂蛋白氧化(Serum LDL-C Oxidation)测定 测量LDL-C对氧化之稳定度，采铜离子诱导LDL-C氧化之延滞期(Lag phase)方法。超高速分离低密度脂蛋白之制备 [ 15 ] ，先以超高速离心机(Beckman Optima TM TLX)离心，取0.4 ml血浆加入0.6 ml密度为1.006 g/ml NaBr溶液置于超高速离心管中，4℃下，以80，000 rpm离心4小时。取浮于最上层部分约 0.4 ml (无色层)，得密度 ≤ 1.006 g/m之VLDL-C，再加入密度1.1485 g/ml之NaBr溶液0.4 ml，4℃下，以80，000 rpm离心4小时。收取浮于最上层部分约0.4 ml (浅黄色层)，得密度 < 1.063 g/ml之LDL-C。LDL-C氧化延迟时间测定(LDL-C oxidation lag time)，以VIVASPIN (50K MWCO)离心管透析LDL-C，将缓冲液置换成pH7.4之Phosphate buffered-saline (PBS)。测定蛋白质浓度并将样品稀释至150 μg/ml，在384孔盘中加入60 L样品与40 μL铜离子溶液(12.5 μg M)诱导LDL-C氧化，以ELISA reader (Biotek EPOCH)于波长232 nm中自动每3分钟之固定时间测定一次其吸光值变化，直至Conjugated dienes生成量达最高，吸光值不再有明显变化为止。计算出诱导低密度脂蛋白氧化之Lag phase (以Propagation phase的切线对X轴之截距代表Lag phase) [ 16 ] [ 17 ] 。 2.5.2. 三日饮食记录 受试者于观察期(Month 0)、介入期(Month 1、2)抽血当周，于周一至周五任选二天、周末或周日任选一天纪录所有饮食摄取量。营养师收得饮食记录本后，成分数据库的营养素分析软件进行营养素分析(御厨皇，台中)。 2.6. 统计分析 利用SAS 9.1版软件进行统计分析，数值以平均值 ± 标准偏差表示，使用paired t-test及unpaired t-test 进行组间统计分析，当P < 0.05时代表结果具有统计上的意义。