33、单元测试中的模拟对象、桩对象与伪造对象

单元测试中的模拟对象、桩对象与伪造对象

1. 模拟对象和桩对象的问题

在单元测试中,模拟对象(mocks)和桩对象(stubs)可以帮助我们隔离测试,模拟那些可能会带来问题的依赖。然而,使用它们也存在一些缺点,主要有以下两个方面:
- 导致不现实的测试 :当我们模拟一个类或函数时,需要决定模拟对象或桩对象的行为。这就存在一个风险,即我们可能让它们的行为与真实依赖的行为不同。这样一来,测试可能会通过,但代码在实际运行中却可能出现错误或漏洞。
- 例如,在测试 PaymentManager.settleInvoice() 函数时,我们测试了发票余额为正的情况。但发票也可能有负余额,比如客户收到退款或补偿。我们复制之前的测试用例代码,将发票余额设为 -$5,测试通过了,就认为该函数可以处理负余额发票。但实际上, BankAccountImpl.debit() 方法不接受负值,调用时会抛出 ArgumentException ,而使用模拟对象的测试并没有揭示这个问题。

void testSettleInvoice_negativeInvoiceBalance() {
  BankAccount mockAccount = createMock(BankAccount);
  MonetaryAmount invoiceBalance =
      new MonetaryAmount(-5.0, Currency.USD);   
  Invoice invoice = new Invoice(invo
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值