质量源于设计(Quality by Design,Qb D)理念的实施效果在较大程度上取决于设计空间的稳定性,而预测模型的表现对设计空间的稳定性有着显著影响。二次多项式模型(Quadratic Polynomial Model,QPM)是Qb D理念实施过程中应用最广泛的模型,该模型预测精度的不足与应用范围的限制是导致设计空间稳定性不足的主要原因。为进一步提高设计空间稳定性,本文在Qb D理念的参数辨识与获取设计空间环节引入拟合效果较好的模型,具体研究内容与结果如下:1.以八角莲甘草中鬼臼毒素提取工艺优化为例,分别建立并优化了QPM、BPANN(Back Propagation Artificial Neural Network)与SVR(Support Vector Regression)模型,用来对工艺参数与鬼臼毒素提取率之间的关系进行拟合。通过对这三种模型的拟合效果进行比较,结果表明:SVR模型的预测精度高、稳定性强、泛化能力好、建立所需数据量少,具有最佳拟合效果。2.通过SVR模型与平均响应值法相结合,将鬼臼毒素提取的关键工艺参数识别为液料比、提取剂浓度及药材比例,结果更加客观可信。此外,分别用QPM模型与SVR模型获取鬼臼毒素提取工艺设计空间,经过对设计空间的比较与评价,QPM模型获得的设计空间的稳定性为0.9509,SVR模型获得的设计空间的稳定性为0.9884,表明SVR模型较好的拟合效果使设计空间更加稳定。3.利用基于SVR模型的Qb D理念对八角莲、甘草的配伍比例进行了设计,以此来提高八角莲甘草的抗肿瘤活性。经过对设计空间的优化与验证,最终得到的药物比例设计空间为[4.55,8.15]。本文在Qb D理念的实施过程中引入拟合效果较好的SVR模型,通过与平均响应值相结合增加了鬼臼毒素提取工艺关键参数辨识的可信度,同时证明了将SVR模型应用于Qb D理念的实施是一种提高八角莲甘草设计空间稳定性的有效方法。