近年来，关于Cahn-Hilliard型系统的研究吸引了很多数学家的关注，也有了一些较为丰富的理论成果。随着研究的深入，人们在建模过程中把更多的物理量和物理定律考虑进去，进而提出了粘性Cahn-Hilliard型系统，具有梯度相关势能的Cahn-Hilliard型系统等等。该系统的Cauchy问题，即从初始数据来得到解的分布，是一个适定的问题。然而实际情况中并不总是能指定初始数据，所以就有了这样一个反向问题:从某一时刻t0的数据来决定该时刻以前(t＜t0）的解的分布。这是一个典型的病态问题，这样的反向问题的解的存在性不一定能得到保证，而且即使解存在，也不一定连续依赖于t0时刻的数据，而且在实际应用中t0时刻的数据在观测中一般都存在着误差，所以用经典数值方法往往不能很好地解决这类问题，因此我们需要通过一定的方法，利用t0时刻测得的精确数据对应的扰动数据来构造该Cahn-Hilliard型系统的反向问题的近似解，使得t0时刻的精确数据对应的扰动数据间的误差趋于0时，近似解可以稳定地收敛于该反向问题的精确解。在已知文献中，人们提出了解关于抛物型问题的类似的反向问题的一些方法，诸如准可逆性方法[1，2]，最优滤波方法[3]，边界元素法[4]，算子分离法[5]，傅里叶方法[6，7]等等。本论文将采用改进的正则化方法，最优滤波正则化方法和傅里叶正则化方法来解决无界区域上的一维线性Cahn-Hilliard型系统的反向问题。