本研究提出了基於泰勒級數的科爾摩哥羅夫-阿諾夫網絡(TaylorKAN)用於圖像銳度評估。並探索了不同的科爾摩哥羅夫-阿諾夫網絡模型在四個真實圖像數據庫上的表現。結果表明,科爾摩哥羅夫-阿諾夫網絡通常優於或與支持向量回歸和多層感知機相當,其中TaylorKAN在使用中層特徵時在三個數據庫上表現最佳。這是首次探索科爾摩哥羅夫-阿諾夫網絡用於圖像質量評估,為相關任務中如何選擇和改進科爾摩哥羅夫-阿諾夫網絡提供了啟示。
