一、中文參考文獻
王進德 (2007)。類神經網路與模糊控制理論入門與應用。新北市:全華圖書。
方登進 (2006)。以六標準差改善框膠製程最佳化 (碩士論文)。國立成功大學,台南市。
立林和夫 (2000)。入門田口方法: 風靡日本工程學的TQM手法。台北市:財團法人中衛發展中心。
江商銘 (2007)。應用基因演算法與類神經網路在自動取置機參數調校設定之研究 (碩士論文),南台科技大學,台南市。李輝煌 (2011)。田口方法: 品質設計的原理與實務。新北市:高立圖書。
周鵬程 (2012)。遺傳演算法原理與應用:活用MATLAB。新北市:全華圖書。
洪莉雯 (2010)。六標準差應用於網版業製程改善之品質研究—以M公司為例 (碩士論文)。國立大葉大學,彰化縣。郭信宏 (2011)。運用類神經網路結合基因演算法於雙面微結構導光板設計 (碩士論文)。國立高雄應用大學,高雄市。陳林宏 (2014)。應用六標準差於導航模組產品之開發設計 (碩士論文)。明新科技大學,新竹縣。
張樹棟、龐多益、鄭如斯 (1998)。中國印刷通史。台北市:財團法人印刷文教基金會。
張家勤 (2009)。結合反應曲面法類神經網路與基因演算法於觸控面板雷射切割製程參數最佳化 (碩士論文)。國立清華大學,新竹市。張靜怡 (2009)。以基因演算法結合類神經網路最佳化射出成形之翹曲與收縮值 (碩士論文)。東海大學,台中市。陽東翰 (2003)。整合基因演算法及類神經網路於印刷電路板生產預測之研究 (碩士論文)。國立元智大學,桃園市。
曾英富 (2004)。應用六標準差專案手法改善塗裝製程不良率 (碩士論文)。朝陽科技大學,台中市。
葉怡成 (2003)。類神經網路模式應用與實做。台北市:儒林圖書。
葉秋林 (2006)。六標準差應用於導光版印刷製程最佳化 (碩士論文)。國立元智大學,桃園市。
廖荻萓 (2008)。運用六標準差手法提升製程良率—以手機OEM公司為例 (碩士論文)。國立大葉大學,彰化縣。
鄭松斌 (2005)。影響網印品質因素之探討。中央印製廠 – 印刷科技,21(2)。
歐陽立武 (1986)。網版印刷。中央印製廠 – 印刷科技,3(2)。
羅華強 (2006)。類神經網路 – Matlab的應用。新北市:高立圖書。
羅芬芳 (2016)。運用六標準差改善觸控玻璃印刷品質 (碩士論文)。國立元智大學,桃園市。
二、英文參考文獻
Adrian, P., Romeo N., & Serban M. (2016). Using Six Sigma Methodology to Improve the Assembly Process in an Automotive Company, Procedia - Social and Behavioral Sciences 221, 308-316.
Alina B. P., Mihail A. T., Constantin O., & Stefan T. (2018). Applying experimental research management to a technological process using Taguchi’s Method. Procedia - Social and Behavioral Sciences 238, 355-363.
Anirban C. M., Mukul J., Tanushri S., & Kiranchand G. R. (2017). Implementation of Taguchi Method for Robust Suspension Design. Procedia Engineering 144, 77-84.
Bezdek, J. C. (1994). What is computational intelligence? United States
Costa, T. (2017). Improve the extrusion process in tire production using six sigma methodology, Manufacturing Engineering Society International Conference 2017, Vigo, Spain.
David E. G. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and
Machine Learning. Boston, MA: Addison-Wesley.
De F., Joseph A., & Barnard, W. (2005). JURAN Institute's Six Sigma Breakthrough and Beyond - Quality Performance Breakthrough Methods. New York, NY: McGraw-Hill.
Deming, W. E. (1950). Deming's 1950 Lecture to Japanese Management Translation by Teruhide Haga. Tokyo, Japan.
Faucett, L. V. (1993). Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications. London: Pearson.
Frecska, T. F. (1996). Problem & Ideas, Screen Printing, vol.74, 285-286.
Geoff T. (2001). Six Sigma: SPC and TQM in Manufacturing and Services, United Kingdom: Gower Publishing.
Girish, K., & Kuldip, S. S. (2015). Predictive Modelling and Optimization of Machining Parameters to Minimize Surface Roughness using Artificial Neural Network Coupled with Genetic Algorithm. Procedia CIRP, 31, 453-458.
Harry, M., & Schroeder, R. (2000). Six Sigma – Prozesse optimieren, Null-Fehler-Qualität schaffen, Rendite radikal steigern. Frankfurt am Main: Campus Verlag.
Holand, J. H., (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems, Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
Kuldip, S. S., Sachin, S., & Girish, K. (2015). Optimization of Machining Parameters to Minimize Surface Roughness using Integrated ANN-GA Approach. Procedia CIRP 29, 305-310.
Mitchell, M. (1998). An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
Monika, S., & Beata, M. (2018). Using Six Sigma DMAIC to improve the quality of the production process: a case study, Procedia - Social and Behavioral Sciences 238, 590-596.
Montri, I., Veera, B. & Sarun, I. (2016). Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Hybrid Intelligence for Predicting Thai Stock Price Index Trend. Computational Intelligence and Neuroscience. Volume 2016.
Motorola University Six Sigma Dictionary (2006).
Nabendu, G., Pradip, K. P., & Goutam, N. (2016). Parametric Optimization of MIG Welding on 316L Austenitic Stainless Steel by Grey-Based Taguchi Method. Procedia Technology, 25, 1038-1048.
Nagnevitsky, M. (2004). Artificial Intelligence: A Guide to intelligent systems, Second Edition, Boston, CA: Addison Wesley.
Seyed, M. Z., Jafri M. R., Alireza, F., & Ataollah, S. (2015). Efficiency improvement of blood supply chain system using Taguchi method and dynamic simulation. Procedia Manufacturing, 2, 1-5.
Srinivasan, K., Muthu, S., Prasad, N. K., & Satheesh, G. (2014). Reduction of paint line defects in shock absorber through Six Sigma DMAIC phases, Procedia Engineering, 97, 1755-1764.
Young, M. (1988). Proper Techniques and Process Control for Printing Overlay Front Panels, SPAI:Technical Guidebook of the Screen Printing Industry, 4.
三、網路參考資料
CTA (Consumer Technology Association) 2017 annual report. http://www.cea.fr/english/Documents/corporate-publications/cea-annual-report2017.pdf