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对一类未知函数控制增益的MIMO非线性时变时滞系统，利用Nussbaum函数的性质并结合滑模控制原理，提出了一种改进的自适应神经网络控制方案。选取适当的Lyapunov-Krasovskii泛函补偿未知的时变时滞不确定项。本文放宽了对控制增益的限制，考虑的模型更加一般化。利用Young’s不等式放宽了对时滞不确定项的假设。并且，在每一个子系统中只需调节一个参数，降低了实现的复杂性。通过理论分析，证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的。最后仿真结果表明了本文所提算法的有效性。