目前，反问题求解在国际上是一个十分活跃的研究领域，具有重要的理论意义和实用价值.研究对象涉及与探测、识别和设计有关的问题.我们在研究数学物理反问题时，一般可以转化为对第一类算子方程的求解，而所求解的反问题通常是不适定的.通常处理这类问题的方法是通过一系列适定问题的解来逼近原问题的解.在这方面，已经有许多学者用各种方法对此进行了研究，如用Tikhonov正则化方法，Browder正则化方法，Alber迭代投影法，Engl的正则化方法等. 对于Hilbert空间中的线性不适定问题，正则解的收敛性和收敛率以及正则化参数的选取已经有比较全面的结论，而对于更为广泛的Banach空间中的非线性不适定问题讨论较少，且侧重讨论其正则解的收敛性，而讨论收敛率的文章较少. 本文主要从下述三个方面讨论非线性不适定问题的正则化解法.第一，推广了常用的Tikhonov正则化方法，即假设所求问题有解，在Banach空间利用双参数正则化方法，讨论了多值算子方程在有数据扰动的情况下解的收敛性.第二，在Banach空间讨论了一类算子方程(即左端算子是非线性增生算子)的正则解的收敛性和收敛率.此时，我们也考虑了方程中算子和右端数据都只能得到近似值的情况.第三，将上述左端非线性增生算子改为非线性单调算子，在单调算子和空间上的标准对偶映射满足适当的条件下，得出了一系列和左端算子为非线性增生算子情况下类似的结论.