所提出的方法可以擴展到處理非線性混合模型，以更好地描述真實世界的複雜情況。雖然目前的方法主要基於線性混合模型，但可以通過引入非線性映射或核方法來擴展其應用範圍。例如，可以考慮使用非線性函數來描述端元之間的關係，或者利用深度學習技術來學習數據的非線性特徵。這樣的擴展不僅能夠捕捉到更複雜的混合模式，還能提高對於具有高度變異性和非線性特徵的數據集的解混能力。此外，通過結合非線性優化技術和現有的ADMM框架，可以在保持計算效率的同時，實現對非線性混合模型的有效處理。