一种大规模小波神经网络的拟牛顿学习算法的uic标准数据集测试

小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）是一种结合小波分析和神经网络的方法，可以用于数据处理、模式识别等领域。对于大规模数据集，可以采用拟牛顿学习算法进行训练。

以下是一种基于Python语言的大规模小波神经网络的拟牛顿学习算法，并进行多个uic标准数据集测试的示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义小波函数
def wavelet(x, c, s):
    return np.exp(-(x-c)**2/(2*s**2))

# 定义小波神经网络模型
class WNN:
    def __init__(self, hidden_dim):
        self.hidden_dim = hidden_dim
    
    # 定义损失函数
    def loss(self, theta, X, y):
        n_features = X.shape[1]
        n_samples = X.shape[0]
        W1 = theta[:n_features*self.hidden_dim].reshape(n_features, self.hidden_dim)
        b1 = theta[n_features*self.hidden_dim:(n_features+1)*self.hidden_dim]
        W2 = theta[(n_features+1)*self.hidden_dim:].reshape(self.hidden_dim, 1)
        y_pred = np.dot(np.dot(wavelet(X, b1, 1), W1), W2)
        return np.sum((y-y_pred)**2)/n_samples
    
    # 定义拟牛顿学习算法
    def fit(self, X, y):
        n_features = X.shape[1]
        n_samples = X.shape[0]
        theta = np.random.randn(n_features*self.hidden_dim+self.hidden_dim+self.hidden_dim)/100
        res = minimize(self.loss, theta, args=(X,y), method='BFGS')
        self.W1 = res.x[:n_features*self.hidden_dim].reshape(n_features, self.hidden_dim)
        self.b1 = res.x[n_features*self.hidden_dim:(n_features+1)*self.hidden_dim]
        self.W2 = res.x[(n_features+1)*self.hidden_dim:].reshape(self.hidden_dim, 1)
    
    # 定义预测函数
    def predict(self, X):
        y_pred = np.dot(np.dot(wavelet(X, self.b1, 1), self.W1), self.W2)
        return y_pred

# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = WNN(hidden_dim=10)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
y_pred = model.predict(X_test)
print("R2 score:", r2_score(y_test, y_pred))
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred))

上述代码中，我们使用了波形函数来进行特征提取，并使用拟牛顿学习算法对小波神经网络进行训练。我们使用了Boston房价数据集进行测试，输出了R2得分和MSE指标，可以对模型进行评估。

当然，对于其他的uic标准数据集，可以按照相应的数据集进行相似的测试。