本文详细介绍了基于数据密度和Transformer-IkNN技术的烟风系统安全风险感知模型。该模型可通过对风险态势进行实时感知和分析，实现对掺烧机组烟风系统的智能监控和预警。文章重点阐述了模型的设计原理、算法逻辑以及实际应用效果。采用深度学习和数据挖掘技术，该模型能够准确识别烟风系统的风险态势，并及时提供预警信息，有效避免潜在的安全事故。通过该模型，用户可以对烟风系统的风险状态进行准确评估，提高烟厂的生产安全性。关键词: 数据密度, Transformer-IkNN, 烟风系统, 安全风险感知模型, 智能监控, 预警信息, 深度学习, 数据挖掘, 烟厂