Mathematical Model of HIV-1 Circulating Recombinants Forms in Mali

In this paper, we propose a determinist mathematical model for the co-circulating into two circulating recombinants forms (CRFs) Of HIV-disease in Mali. We divide the sexually active population within three compartments (susceptible, CRF-1 infected and CRF-2 or CRF-12 infected) and study the dynamical behavior of this model. Then, we define a basic reproduction number of the CRF-2 or CRF-12 infected individuals R0 and shown that the CRF-2 or CRF-12 infected-free equilibrium is locally-asymptotically stable if R0 1 (thus the CRF-2 or CRF-12 infected invade in the population). Fur-thermore, we prove that under certain conditions on the parameters of the model the controllability of CRF-2 or CRF-12 infected with regard to the CRF-1 infected. Numerical simulations are given to illustrate the results.

高分辨率多光谱遥感影像森林类型分类深度U-net优化方法

[目的]使用深度学习全卷积神经网络U-net的自动特征提取,有效地改善遥感目标识别及地物分类的效果。[方法]以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场为研究区,主要数据源包括GF-2多光谱数据、ZY-3 DOM数据、ZY-3DEM数据、小班数据以及外业实地调查数据等。借鉴前人对FCN-8s模型的优化思路,基于Unet网络模型,在模型训练过程中通过在原始波段的基础上加入标准归一化植被指数(NDVI)构建网络,并增加条件随机场后处理过程,得到最终的分类结果。[结果]表明:(1)优化后的U-net模型的总体分类精度达84.89%,Kappa系数为0.82,分别高于未加入标准归一化植被指数特征的U-net模型以及未使用条件随机场进行后处理的U-net模型的分类精度;(2)优化后的U-net模型与使用相同策略的FCN-8s,支持向量机和随机森林的分类结果相比,提高了8.04%-12.54%,分类精度大幅度提高。[结论]通过少量调整相关的遥感特征以及使用条件随机场后处理方法可改善U-net模型的分类效果,适用于基于U-net的森林类型高分辨率多光谱遥感影像分类。