贝叶斯融合（安全关键实现）
Bayesian Fusion — Safety-Critical Implementation
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）。 用于安全关键场景（预警、联锁、自动控制）时须做冗余/表决、看门狗与越限自检，异常输入按失效安全处理。
04
关键参数
先验分布、似然函数、证据归一化；安全版本关注中间结果一致性校验、看门狗超时与冗余表决，需进行故障注入测试。
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。 安全关键实现以失效安全为原则，双通道一致性不一致时应降级或停机，并保留审计日志。
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