光譜視覺分析模型是用于處理和分析光譜圖像數(shù)據(jù)的關(guān)鍵工具，下面是一些常用的光譜視覺分析模型：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）：CNN是一種常用的深度學習模型，廣泛應用于圖像識別和分析。在光譜視覺分析中，CNN可以用于特征提取和分類任務，幫助識別和分析光譜圖像中的目標物體和特征。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）：RNN是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，適用于序列數(shù)據(jù)的處理。在光譜視覺分析中，RNN可以用于處理時序相關(guān)的光譜數(shù)據(jù)，例如時間序列的光譜變化，幫助捕捉光譜數(shù)據(jù)中的動態(tài)特征。

卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（CRNN）：CRNN是將CNN和RNN結(jié)合起來的模型，可以同時處理空間和時序信息。在光譜視覺分析中，CRNN可以用于處理光譜圖像數(shù)據(jù)的空間和時序特征，提高對光譜數(shù)據(jù)的分析能力。

生成對抗網(wǎng)絡（GAN）：GAN是一種用于生成和合成數(shù)據(jù)的模型，由生成器和判別器組成。在光譜視覺分析中，GAN可以用于生成合成的光譜圖像數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)增強、樣本擴充和模型訓練等方面。

自編碼器（Autoencoder）：自編碼器是一種無監(jiān)督學習的模型，可以用于特征提取和數(shù)據(jù)重建。在光譜視覺分析中，自編碼器可以用于學習光譜數(shù)據(jù)的低維表示和重建，有助于減少數(shù)據(jù)維度和去除噪聲。

這些光譜視覺分析模型在不同的任務和應用中具有各自的優(yōu)勢和適用性。根據(jù)具體的問題和需求，選擇合適的模型可以提高光譜數(shù)據(jù)的分析效果和精度。