贝叶斯融合（上位机离线分析）
Bayesian Fusion — Desktop Offline Analysis
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
01
定义
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
02
公式与计算
P(x|z) = P(z|x)·P(x) / P(z)
后验 ∝ 似然 × 先验
03
适用时机
需要显式输出"不确定性"的估计问题；多源证据融合（如滑坡风险）。 上位机离线分析时以结果精度优先，可交互调参、可视化中间量，并保存原始数据与处理记录。
04
关键参数
先验分布、似然函数、证据归一化；离线版本建议提供参数扫描与敏感性分析，输出可追溯的处理报告。
05
注意事项
失效与边界优点是可解释的不确定性；缺点是先验设定主观，需敏感性分析。 上位机实现适合标定建模、事后归因与报告生成，须与现场实时链路保持参数一致。
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