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针对过程神经元输入和网络连接权均可以是过程或时变函数，为解决过程神经元网络训练涉及的时域聚合运算问题，提出了基于权函数基展开的过程神经元网络学习算法。在网络输入函数空间中引入权函数正交基，将输入函数和网络连接权函数表示为该组正交基的有限项展开形式，利用函数基的正交性，可简化过程神经元在时间聚合运算中的复杂性，提高网络学习效率.