本文在研究密度界面正反演理论及拟BP神经网络算法的基础上，提出了适合于多个密度分界面同时反演的拟BP神经网络方法。利用Visual C++6.0可视化编程工具，开发了具有较好用户界面环境的正反演程序，并通过模型及实际资料的反演计算，验证了方法的正确性与实用性。 首先，研究了二维和三维多个密度分界面离散物理模型，并推导了相应重力异常的正演离散计算公式。其次，通过对人工BP神经网络结构和功能的分析，建立了二维及三维多个密度分界面重力异常的拟BP神经网络反演模型，并推导出相应的空间域反演迭代公式。再次，进行了二维模型、三维模型及实际资料的计算工作。通过模型试验，分析了拟BP神经网络各参数对反演的影响，并总结了在实际反演中各参数的选取原则。通过重力异常和密度的噪声试验，讨论了两种噪声对反演的影响，并分析了算法稳定性对噪声大小的要求。通过模型试验，讨论了初始模型及物理约束在减少反演多解性和提高反演精度方面的作用。对冲绳海槽实测重力数据进行了二维及三维反演计算，得到了冲绳海槽的第三系基底及莫霍面深度。最后，总结了存在的主要问题，并给出了进一步改进拟BP神经网络算法的几点建议。