人工智能（AI）在识别1类煤和2类煤方面，主要依赖于机器学习和深度学习技术。以下是具体的实现步骤：
1. 数据收集与处理：首先，需要收集大量的煤炭样本数据，包括1类煤和2类煤的图像、光谱、化学组成等特征信息。然后，对这些数据进行预处理，如归一化、标准化等，以便于后续的模型训练。
2. 特征提取：根据煤炭的特性，提取适合的特征向量。对于1类煤，其特征可能包括颜色、纹理、密度等；而对于2类煤，其特征可能包括颜色、纹理、化学成分等。这些特征可以通过计算机视觉、图像处理等技术从原始图像中提取出来。
3. 模型选择与训练：选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练。常用的模型有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度神经网络（DNN）等。这些模型可以从大量数据中学习到煤炭类别之间的关系，从而对新的样本进行分类。
4. 模型评估与优化：使用交叉验证等方法对模型进行评估，确保其具有良好的泛化能力。同时，可以通过调整模型参数、增加数据集等方式进行优化，以提高模型的识别准确率。
5. 实际应用：将训练好的模型部署到实际场景中，如矿山、电厂等，对煤炭样本进行实时识别，为煤炭开采、运输、利用等环节提供技术支持。
6. 持续优化：随着新数据的不断积累，可以定期对模型进行更新和优化，以适应煤炭种类的变化和新出现的问题。
总之，通过以上步骤，人工智能可以实现对1类煤和2类煤的高效识别。然而，由于煤炭种类繁多，且每种煤炭的特性各异，因此在实际运用中，可能需要结合多种特征和模型进行综合判断，以提高识别的准确性。
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