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应用近红外透射光谱（NITs）法对乳制品中蛋白质和脂肪含量进行快速检测。首先分别对光谱进行二阶导数加S—G平滑（SD＋S—G）和一阶导数加多元散射校正加S—G平滑（FD＋MSC＋SG）预处理；然后对处理后的光谱进行小波基为db3、分解尺度为6的小波压缩；最后以压缩后光谱数据作为输入变量，采用径向基函数人工神经网络（RBF—ANN）建立4种乳制品的蛋白质和脂肪定量分析模型。经过反复实验得出最佳扩散常数spread值，其中，蛋白质模型在spread值为135时预测精度最高，其相关系数（R）和预测集均方差（RM