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本文主要研究不确定中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性问题，不确定参数具有较范数有界更一般的线性分式形式，考虑了中立时滞与状态时滞不相等的情况，激励函数只要求满足有界和全局李普希兹条件，通过构造一个新的Lyapunov泛函，利用Lyapunov—Krasovskii稳定性理论和一些不等式技术，得到了具有较小约束的时滞中立型BAM神经网络的鲁棒渐近稳定性条件，这个充分条件以线性矩阵不等式的形式给出，容易验证。最后，通过数值实例验证了所提算法的正确性和保守性。