本文针对传统的地球物理反演中存在的线性理论对确定性模型难以进行有效的估计反演的问题，采用了人工智能的方法特别是神经网络和支持向量机对重磁震联合反演问题进行了研究。本论文的研究主要包括以下几个方面： (1)在利用神经网络和支持向量机对重磁震联合反演的应用研究中，如何提取输入特征量是个关键问题。本文在传统的重磁数据处理基础上，提取了与结晶基底岩深度起伏相关的重磁特征参数。 (2)对利用神经网络进行重震联合反演问题做了深入研究，特别是对用BP神经网络进行重震联合反演的具体实现问题如：数据预处理、样本集构造、网络结构的确定等进行了讨论，并用所设计的BP神经网络对东营沾化凹陷结晶基底岩做了重震联合反演，取得了满意的效果。 (3)对利用支持向量机进行重震、磁震、重磁震联合反演问题做了深入研究，特别是对支持向量机用于联合反演时的参数选取、输入参数的选择等具体实现问题进行了讨论，并将支持向量机与神经网络的推广能力进行比较，最后用所设计的支持向量机重震、磁震、重磁震联合反演模型对东营北部区域结晶基底岩做了预测反演，取得了满意的效果。