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针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO非线性时滞系统，基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质，提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案．该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设，并通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性．理论分析证明，闭环系统是半全局一致终结有界．仿真结果表明了该方法的有效性．