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对双向联想记忆神经网络研究了平衡点的鲁棒稳定性．该网络的参数不确定，并且有时变时滞．当神经网络的激励函数满足Lipschitz连续性条件时，通过选取合适的Lyapunov—Krasovskii函数，建立了两个全局鲁棒稳定判据．由于这些判据考虑了神经元激励作用和抑制作用对网络的影响，他们和时变时滞的数值无关，并且易于使用内点算法进行检验．在注释中和已有的结果进行了对比．两个数值例子展示了所得结果的有效性．